มูลนิธิคณิตศาสตร์เพื่อวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์

เรียนรู้พื้นฐานทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยไม่ต้องรู้สึกอึดอัดกับสูตรที่ซับซ้อน หลักสูตรนี้จะนำคุณไปสู่หลักการพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ ไปจนถึงหลักการสำคัญที่อยู่เบื้องหลังการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ที่สร้างขึ้นมาเอง คุณจะสร้างความเข้าใจที่เข้มแข็งและตรงไปตรงมาเกี่ยวกับวิธีการที่อัลกอริทึมประมวลผลข้อมูล ปรับปรุงพารามิเตอร์ และสร้างการคาดการณ์ เตรียมความพร้อมให้คุณได้อ่านเอกสารทางเทคนิคและใช้โมเดลที่ทันสมัยอย่างมั่นใจ คุณจะเรียนรู้อะไร - เข้าใจหลักสูตร พีชคณิต ตัวแปร ตัวแปร ค่าเฉพาะ และวิธีที่พวกเขา แสดงข้อมูล ขนาดใหญ่ เช่น คำฝัง - ประยุกต์ใช้หลักการทางคณิตศาสตร์ เช่น สมการไดอะล็อก, สมการไดอะล็อกส่วน, และ gradient descent เพื่อปรับปรุงอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง - เรียนรู้ทฤษฎีความน่าจะเป็น การกระจายความน่าจะเป็น และทฤษฎีเบย์ส์ เพื่อจัดการกับความไม่แน่นอน และสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ - วิเคราะห์ข้อมูล ใช้วิธีการสถิติหลัก การทดสอบสมมติฐาน และวิเคราะห์ความถดถอย เพื่อให้มั่นใจในการตัดสินใจ ข้อมูลที่ขับเคลื่อน - สำรวจกลศาสตร์คณิตศาสตร์ เบื้องหลังการสร้าง AI สมัยใหม่ รวมถึงความคล้ายคลึงของโคไซน์ เวกเตอร์สเปซ และสูตรการเปลี่ยนแปลงความสนใจ ผ่านการอธิบายที่เขียนไว้อย่างชัดเจนและขั้นตอนการแยกสัดส่วนทางคณิตศาสตร์ คุณจะเห็นได้ชัดเจนว่าแนวคิดทางทฤษฎีเหล่านี้แปลเป็นโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้ได้จริงอย่างไร หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีความฝัน และวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ต้องการสร้างฐานคณิตศาสตร์ที่เข้มงวด โดยไม่ต้องมีประสบการณ์คณิตศาสตร์ขั้นสูงก่อนหน้านี้ เริ่มอ่านวันนี้ เพื่อเปิดความลับทางคณิตศาสตร์ เบื้องหลังปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่