Linear Algebra Foundations for Machine Learning and Data Science (bằng tiếng Anh).

Hiểu được toán học đằng sau mã là thứ phân biệt một người thực hành với một chuyên gia thực sự trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Chương trình này cung cấp một con đường rõ ràng, dựa trên văn bản để làm chủ các khái niệm đại số tuyến tính điều khiển các thuật toán mạnh nhất ngày nay. Bạn sẽ chuyển từ việc đơn giản gọi hàm thư viện sang hiểu chính xác cách dữ liệu được cấu trúc và thao tác. Bằng cách học cách nghĩ về không gian đa chiều, bạn sẽ có sự tự tin để thực hiện, gỡ lỗi, và tối ưu hóa các mô hình học máy từ đầu. Bạn sẽ học được: - Hiểu về các tính chất cơ bản của vector và ma trận trong không gian nhiều chiều - Ứng dụng phép toán ma trận để giải các hệ phương trình tuyến tính và chuyển đổi dữ liệu - Khái niệm chính về giá trị riêng và vector riêng cho kỹ thuật giảm chiều - Luyện tập thực hiện phép toán toán học bằng Python và thư viện số hiện đại - Tìm hiểu vai trò của tensor và vector trong kiến trúc AI hiện đại - Phân tích các biến đổi tuyến tính để hiểu cách mạng nơ-ron xử lý thông tin Các bài học bắt đầu với các định nghĩa và ký hiệu cơ bản trước khi chuyển sang các ứng dụng thực tế và logic thuật toán. Bạn sẽ tiến hành qua các giải thích bằng văn bản và các bài tập dựa trên mã để củng cố kiến thức về các khái niệm trừu tượng. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu có kiến thức cơ bản về Python và muốn nối kết khoảng cách giữa lập trình và lý thuyết toán học. Hãy bắt đầu xây dựng trực giác toán học cho khoa học dữ liệu ngay hôm nay.