这一个数学基础一定要打好

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  • style=”font-size:14px; margin:0px; padding:0px; color:rgb(122,79,214)”>2017
    年 LinkedIn(领英)公布的《全球 AI
    领域人才报告》突显,过去三年间,通过领英平台发表的 AI 职位数量从 2014
    年的 5 万飙升至 2016 年的 44 万,增长近 8 倍。*

  • style=”font-size:14px; margin:0px; padding:0px; color:rgb(122,79,214)”>人工智能市场发展高效,司空见惯的新算法和新工具令人目不暇接。可是协理其长进的底子——数学理论,却直接未变。*

对此初学者的话,它是人造智能入门的根本一经学习初期囫囵吞枣,往往会在算法出现accuracy 不好、loss 很高、模型已经 overfitting
的时候,才悔不当初没有突出精通基础的数学理论。

对于专业的 Researcher
来说,从高校到前几日,课堂上学的和自学的数学其实不算少了,不过在研讨的过程中连续发现需要补充新的数学知识,如
Learning、Vision 等都是很多种数学的交汇场。

可见数学在 AI
技能进阶之路上拥有极其紧要的地位,但数学是一门庞大的科目,周到控制难度较大,针对机器学习及具体的
AI 应用领域我们仍然需要有的放矢地举办学习。

以下是一位 AI
从业者总括的机械学习所需的数学基础模块,从中我们不难窥见:

  • 线性代数、概率论与总结是机械学习中最着重且不得缺失的

  • 微积分则是数学分析类其它基础,其基础性功效有目共睹

  • 局部扑朔迷离算法也是会被广泛应用在机器学习场景中,可见看凸优化也是机械学习数学基础中的重要一环

    w88win优德手机版 2图片来源于 rokia.org

确实,近来机械学习最主流的两大类方法的功底:一种是以研究函数和转换为重要的代数方法,比如
Dimension reduction,feature extraction,Kernel
等;一种是以研讨总括模型和样本分布为第一的总结方法,比如 Graphical
model, Information theoretical models
等。它们侧重虽有不同,然而日常是一头选拔,这就愈加强调了数学基础的严重性。

看完这个,你是否想再度捡起数学学习读本?

对于广泛非数学科班出身的初学者的话,学习
“线性代数、矩阵、概率论、凸优化”
这几门学科,不仅费时费劲,而且很难完全吃透课程里的知识点。

遵照这一学习 “刚需”,AI
慕课大学一道雷锋网推出机器学习系列基础科目,力邀学术材料和工业界助教亲自授课。在豪门起步机器学习从前,开设
“线性代数及矩阵论、概率论与总计、凸优化”3
门基础数学课程,帮忙我们夯实数学基础。

本期先为我们详细介绍《机器学习必修之线性代数及矩阵论》(http://www.mooc.ai/course/252)!

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  一、导师背景

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蔡佳先生

安徽金融大学特聘讲师,香岛城市大学数学系学士。从业机械学习钻研有近
10 年的历史,宣布 10 多篇 SCI
杂文,在机械学习理论授课方面拥有充分的经验。

  二、课程 5 大亮点

1、名师授课
蔡佳先生从事机械学习研究有近 10 年的历史,公布 10 多篇 SCI
散文,在机械学习理论讲解方面颇具丰盛的经验。

2、课程内容基础,有的放矢
聚焦机器学习所需的数学基础举办课程,免去不必要的知识点,让学习一步到位。

3、百人微信学习群
抱有报名学员都将跻身微信学习群,蔡佳先生联手学习资料和素材进群,精晓我们的上学进度。

4、教师、助教实时解答
而外蔡佳先生集中时间回复之外,学习群配备 2-3
名课程助教,第一时间解答我们学习过程中遇见的题目。有助教,学习更省时。

5、价格优惠,先买先得!
原价 399 元,早鸟价 149 元,限时减价,抢到就是赚到。更有拼团价 99-299
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  三、课程纲要

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  四、开课前的预备

  • 高中基础即可入门线性代数部分情节

  • 末代涉及矩阵的始末,需要再简单回顾高等数学基础
    (理工科微积分知识) 

  五、适合人群

  • 有趣味今后转业机械学习园地的劳重力

  • 盼望明白线性代数、矩阵论的片段使用的人员

  六、价格与优化

原价:399 元

早鸟价:限时打折中,只需 149 元,11 月 13
日后重操旧业原价!

团购价及老学员优惠: 请咨询客服,微信
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  七、报名与咨询

1、进入课程页面,点击 “报名”
即可直接购买,享早鸟减价

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机器学习必修之线性代数及矩阵论  http://www.mooc.ai/course/252/

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机器学习必修之概率论与总计  http://www.mooc.ai/course/256/

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机器学习必修之凸优化  http://www.mooc.ai/course/257

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