Mathematics Foundation for Data Science and Generative AI (bằng tiếng Anh).

Giải mã nền tảng toán học giúp trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu hiện đại mà không bị áp đảo bởi các công thức phức tạp. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ các nguyên tắc toán học cơ bản đến các khái niệm cốt lõi đằng sau việc học máy và trí tuyên nhân tạo. Bạn sẽ xây dựng một sự hiểu biết trực quan mạnh mẽ về cách các thuật toán xử lý dữ liệu, tối ưu hóa tham số và tạo ra dự đoán, chuẩn bị cho bạn đọc tự tin tài liệu kỹ thuật và thực hiện các mô hình tiên tiến. Bạn sẽ học được: - Hiểu đại số tuyến tính cơ bản, bao gồm vector, ma trận, eigenvalues, và cách chúng đại diện cho dữ liệu chiều cao như word embeddings. - Apply calculus concepts such as derivatives, partial derivatives và gradient descent to optimize machine learning algorithms. - Học lý thuyết xác suất, phân phối xác suốt, và định lý Bayes để xử lý sự không chắc chắn và xây dựng mô hình dự đoán. - Phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê chính, kiểm tra giả thuyết và phân tích hồi quy để đưa ra quyết định tự tin, dựa trên dữ kiện. - Tìm hiểu cơ học toán học đằng sau AI sinh học hiện đại, bao gồm tính tương tự cosin, không gian vectơ, và công thức chuyển đổi chú ý. Chuyến đi bắt đầu với các định nghĩa và ký hiệu toán học cơ bản trước khi dần dần tiến tới tính toán đa biến và suy luận thống kê. Qua các giải thích rõ ràng và phân tích toán học từng bước, bạn sẽ thấy chính xác cách các khái niệm lý thuyết này được chuyển thành các ứng dụng khoa học dữ liệu thực tế. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các nhà khoa học dữ liệu tham vọng và kỹ sư phần mềm tìm kiếm để xây dựng một nền tảng toán học nghiêm ngặt mà không cần kinh nghiệm toán học tiên tiến trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa bí mật toán học đằng sau trí tuệ nhân tạo hiện đại.