Contents
學習機器學習的核心數學概念，學習如何在 R 和 Python 中實現它們
從這 4.5 小時的課程，你會學到
- 更新人工智慧和機器學習的數學概念
- 學習在 python 中實現演算法
- 瞭解這些概念如何擴展到真實世界中的機器學習問題
要求
- 假設有 python 基本知識是因為課程中的概念是用 python 和 R 編寫的
課程說明
人工智慧在過去十年中變得越來越重要，很大程度上取決於人工智慧在我們日常生活中的發展和整合。 人工智慧已經取得了令人震驚的進步，包括自動駕駛汽車，醫學診斷，甚至在像圍棋和國際象棋這樣的策略遊戲上擊敗人類。
未來的人工智慧是非常有前途的，離我們不會太遠當我們有自己的機器人夥伴。 這促使許多開發者開始編寫程式碼並開始開發人工智慧和機器學習程式。 然而，為人工智慧和機器學習編寫演算法並不容易，需要廣泛的程式設計和數學知識。
數學起著重要作用，因為它為這兩個潮流的程式設計奠定了基礎。 在這個課程中，我們已經完全涵蓋了這一點。 我們設計了一個完整的課程，幫助你掌握編寫人工智慧和機器學習的程式和演算法所需的數學基礎。
這門課程是與業界專家合作設計的，目的是幫助你將人們難以理解的數學概念分解成更容易理解的概念。 這門課程涵蓋了三種主要的數學理論: 線性代數、多元微積分和機率理論。
機器學習中使用線性代數符號來描述不同機器學習演算法的引數和結構。 這使得線性代數成為了解神經網路如何組合以及如何操作的必要條件。
它涉及的主題包括:
- 標量(Scalars)，向量，矩陣，張量
- 矩陣規範
- 特殊矩陣和向量
- 特徵向量
- 多元微積分(Multivariate Calculus)-這是用來補充機器學習的學習部分。 它是用來從範例中學習，更新不同模型的參數並提高效能。
它涉及的主題包括:
- 微分
- 積分
- 斜率
- 差分操作元
- 凸面的(Convex)優化
機率論——當我們設計這些深度學習或人工智慧演算法時，這些理論被用來對潛在的資料進行假設。 對於我們來說，瞭解機率分佈的關鍵是很重要的，我們將在本課程中深入論述。
它涉及的主題包括:
- 機率的要素
- 隨機變數
- 分佈
- 方差和期望值
- 特殊的隨機變數
課程還包括每個部分之後的專案和測驗，以幫助鞏固你對這個主題的認識，並且確切地學習如何在現實生活中使用這些概念。
在本課程結束時，你將不僅擁有建構自己的演算法的知識，還有在下一個專案中使用你的演算法的自信。
現在就註冊併成為下一個擁有這個基礎課程的人工智慧專家！
目標受眾
- 任何想要刷新或學習人工智慧和機器學習所需要的數學工具的人將發現這個課程非常有用
講師簡介
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英文字幕：無
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