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[软件开发] 数学基础:微积分、线性代数、概率论

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    发表于 2024-4-27 00:23:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    数学基础:微积分、线性代数、概率论 价值 199 元 本站VIP会员免费学习


    一、课程背景
    在人工智能领域,无论是机器人、语音识别,还是图像识别、自然语言处理都离不开数学。因为人工智能的核心是算法,而算法的基础就是数学。所以说,数学功底才是码农们转型人工智能无论如何都是绕不开的门槛,传统程序员要想转战AI,任何绕过数学的想法都是鸵鸟策略。
    微积分,线性代数,概率论在机器学习几乎所有算法中不可或缺。如果你数学不是那么扎实,大学学的数学知识都还给老师了(大部分同学都是如此),那么重新温习一下这些重要概念也不错。
    美女讲师Yuki,带你轻松愉快的学习让很多人头疼的数学知识,让你发现数学原来如此有趣。
    二、学习目标
    1、了解人工智能数学基础必学内容。
    2、学会机器学习算法涉及到的微积分、线性代数、概率论等内容。
    三、课程对象
    机器学习算法工程师、人工智能产品经理、数据分析师
    四、课程时间
    1-2天(6小时)
    五、授课形式
    在线视频
    六、课程纲要
    第一章:微积分:函数、极限与连续、微分、定积分、不定积分
    第二章:线性代数:向量和矩阵、逆、矩阵的特征、计算机计算
    第三章:概率论:概率分布、描述性统计、假设检验、方差分析



    目录:
    1 前言:课程介绍.mp4
    2 1.1 可以量化的世界.mp4
    3 1.2 问题的起源.mp4
    4 1.3 无穷的力量.mp4
    5 1.4 以少为美.mp4
    6 1.5 局部与整体.mp4
    8 2.1 现实世界的想象.mp4
    9 2.2 空间语言与立体感知:向量与矩阵.mp4
    10 2.3 追本溯源:问题与逆问题.mp4
    11 2.4 稳定很重要:矩阵的特征.mp4
    12 2.5 与机器沟通:计算机中的线性代数计算.mp4
    14 3.1 概率的意义.mp4
    15 3.2 抽象的现实:概率的分布与应用.mp4
    16 3.3 第一印象:描述性统计.mp4
    17 3.4 拒绝主观:假设与检验.mp4
    18 3.5 可以量化的差异:方差分析.mp4
    19 3.6 统计也会犯错误.mp4
    人工智能之数学基础(讲义).zip

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  • TA的每日心情
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    [LV.Master]伴坛终老

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  • TA的每日心情

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  • TA的每日心情

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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
    擦汗
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    [LV.9]以坛为家II

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  • TA的每日心情
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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2024-4-29 14:34:09 | 显示全部楼层
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