數學 0-1：資料科學與機器學習的線性代數

人工智慧、深度學習和 Python 程式設計師的初級指南

從這 19.5 小時的課程，你會學到

求解線性方程組
了解向量、矩陣和高維張量
了解點積( dot products )、內積( inner products )、外積( outer products )、矩陣乘法( matrix multiplication )
在 Python 中應用線性代數
了解矩陣求逆( inverse)、轉置( transpose )、行列式( determinant )、跡( trace )
了解矩陣秩( matrix rank )和低秩近似（ low-rank approximations，例如 SVD）
了解特徵值和特徵向量

要求

對高中數學有深刻的理解

課程說明

常見場景：你嘗試進入機器學習和資料科學，但數學太多。

要嘛你從來沒有學過這個數學，要嘛你很久以前就學過它，以至於忘記了它。

你做什麼工作？

好吧，我的朋友們，這就是我創建這門課程的原因。

線性代數是機器學習最重要的數學先決條件之一。需要了解機率和統計學，它們構成了資料科學的基礎。

資料科學中的「資料」使用矩陣和向量來表示，它們是本課程研究的中心物件。

如果你想不僅僅是從部落格和教程中複製 library code 做機器學習，你必須了解線性代數。

在普通的 STEM 大學課程中，線性代數被分成多個為期一個學期的課程。

幸運的是，我已將這些教學內容提煉為要點，以便你可以在幾個小時而不是一個學期的時間內學習你需要了解的所有內容。

本課程將涵蓋線性方程組、矩陣運算（點積、逆、轉置、行列式、跡）、低秩近似、正定性和負定性以及特徵值和特徵向量。它甚至會包括您在常規大學課程中通常不會看到的以機器學習為重點的材料，例如這些概念如何應用於GPT-4，以及微調現代神經網絡，例如擴散模型（用於生成AI 藝術）和 LLMs（大型語言模型）使用 LoRA。我們甚至將使用 Python 程式語言來示範本課程中的許多概念（不用擔心，你不需要了解本課程的 Python）。換句話說，本課程不是枯燥的老式大學版線性代數，而是只採用最實用和最有影響力的主題，並提供你直接適用於機器學習和數據科學的技能，因此你今天就可以開始應用它們。

你準備好了嗎？

我們開始吧！

目標受眾

任何想要快速學習線性代數的人
對機器學習和數據科學感興趣但陷入數學困境的學生和專業人士

講師簡介

Lazy Programmer Inc. ( Lazy Programmer Team )人工智慧和機器學習工程師

Lazy Programmer 是一位經驗豐富的在線教育者，對分享知識有著堅定不移的熱情。憑藉 10 多年的經驗，他通過綜合課程和教程吸引了全世界的觀眾，徹底改變了資料科學和機器學習領域。

Lazy Programmer 擁有多學科背景，擁有卓越的雙碩士學位。他第一次涉足學術界，開始研究計算機工程，特別關注機器學習和模式識別。隨後，他不受界限的束縛，進入了統計領域，探索其在金融工程中的應用。

Lazy Programmer 被認為是該領域的開拓者，當深度學習仍處於起步階段時，他很快就接受了深度學習的力量。作為先驅之一，他無所畏懼地開始教授第一門深度學習在線課程，使他躋身行業前沿。

除了教育領域之外，Lazy Programmer 還擁有寶貴的實踐經驗，這些經驗塑造了他的專業知識。他在線上廣告和數位媒體領域的投資取得了驚人的成果，將點擊率和轉化率推向了新的高度，並為他工作過的公司增加了數百萬美元的收入。作為一名全端軟體工程師，他熟悉一系列後端和 Web 技術，包括 Python、Ruby on Rails、C++、Scala、PHP、Javascript、SQL、大數據、Spark 和 Redis。

雖然他在資料科學和機器學習領域的成就令人驚嘆，但 Lazy Programmer 的求知欲遠遠超出了這些領域。他對知識的熱情促使他探索藥物發現、生物資訊學和演算法交易等不同領域。他擁抱這些學科的挑戰和復雜性，努力發掘它們的潛力並為其發展做出貢獻。

憑藉對學生堅定不移的承諾和簡化複雜概念的愛好，Lazy Programmer 成為線上教育領域的一位有影響力的人物。通過他在資料科學、機器學習、深度學習和人工智能方面的課程，他使有抱負的學習者能夠自信地駕馭這些學科的複雜領域。

作為一名作家、導師和創新者，Lazy Programmer 在資料科學、機器學習等領域留下了不可磨滅的印記。憑藉揭開最複雜概念神秘面紗的能力，他繼續塑造下一代資料科學家，並激勵無數人踏上自己的智力之旅。

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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