微積分 – 資料科學、機器學習的數學

掌握微積分–深度學習/機器學習/資料科學/資料分析/人工智慧的數學–動手實踐

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從這 10 小時的課程,你會學到

  • 建立數學直覺,特別是深度學習、資料科學和機器學習所需的微積分
  • 成為資料科學家/機器學習/深度學習從業者所需的微積分直覺
  • 如何使資料科學/機器學習/深度學習事業更上一層樓
  • 為資料科學/機器學習/深度學習事業提供的駭客、技巧和竅門
  • 更好地實施機器學習/深度學習演算法
  • 學會在機器學習/深度學習中實施的核心概念

要求

  • 用筆和紙來解決數學問題
  • 裝有 Python 的電腦來執行程式碼
  • 一些程式設計經驗

課程說明

你想成為更好的資料科學家嗎?

你是否在尋找在人群中脫穎而出的方法?

有興趣透過有效地應用數學技能來提高你的機器學習和深度學習的專業知識?

如果答案是肯定的。

那麼,這個課程就是為你準備的。

深度學習的微積分

“掌握深度學習/機器學習/資料科學/資料分析/AI的微積分,使用Python”

透過這個課程。

您可以從學習函式的定義開始,然後將資料與函式進行擬合,這是任何機器學習、深度學習、人工智慧、資料科學應用的核心。

一旦你掌握了本課程的概念,你在將演算法應用於資料時就不會盲目,相反,你對每個程式碼在後端是如何運作的有了直覺。

無論你是在建造自動駕駛汽車,還是為 Netflix 建立推薦引擎,或者試圖為一個函式擬合實踐資料。

你的資料。

將有某種類型的標記的輸入和,某種類型的標記的輸出。

一個典型的目標是透過調整參數,將這些資料與函式相匹配。

因此,在我們的課程中。

我們從瞭解函式的基礎知識開始,這些知識你在高中時可能已經接觸過了

然後。

在進一步的章節中,我們繼續前進並應用基礎知識,學習一些與近似有關的重要概念,這是任何機器學習、深度學習、人工智慧、資料科學模型的核心。

而且,在本課程的最後兩節。

我們利用之前的學習內容,訓練我們的神經網路,並透過從頭開始編寫程式碼,瞭解我們如何應用於線性迴歸模型。

我們確信,一旦你有了微積分的直覺,你會驚訝地發現自己在工作中的表現是多麼出色

本課程是由專家根據學生的反饋意見精心設計的,這樣你就能獲得優質的學習體驗。

現在就加入,在機器學習、深度學習、人工智慧、資料科學的數學部分建立信心,在你的職業生涯中保持領先。

在第1課見。

目標受眾

  • 希望在資料科學領域的職業生涯提高自己的資料科學家。
  • 希望將職業生涯提升到新水平的深度學習/機器學習從業者
  • 任何想了解資料科學、機器學習、深度學習和人工智慧中的數學基礎的人
  • 任何資料科學/機器學習/深度學習的愛好者
  • 任何希望開始或過渡到資料科學/機器學習/深度學習領域的學生或專業人士
  • 想複習和學習機器學習、深度學習和資料科學所需的重要數學概念的學生。
  • 任何想提高機器學習/深度學習水平的資料分析員
  • 任何對自己的工作不滿意,想成為資料科學家/深度學習/機器學習從業者的人

講師簡介

Manifold AI Learning ® 學習未來–資料科學、機器學習和人工智慧

Manifold AI Learning ®是一個線上學院,目標是賦予學生知識和技能,可以直接應用於解決資料科學、機器學習和人工智慧的現實問題。

請檢視我們的教師簡介,瞭解完整的課程列表。

祝您的學習一切順利。

  • ManifoldAILearning ®團隊

“學習未來”

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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