转行人工智能,不得不温习的数学知识点

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课程采取录播+课程讨论区 / 微信群答疑的学习形式,我们都歌词 歌词 都需用灵活安排时间学习。记得在规定的时间内按时完成并提交作业哦!

第二节:优化问题 与极值

  决策树及其应用:以乳腺癌诊断和信用风险评级为例

为哪此开这门课?

第二节:随机变量及概率分布

第四节:案例分析:决策树及其应用

第九节:极大似然估计

肖鸿飞,中科院自动化所博士,主要研究方向是目标检测、语义分割、三维重建等。具有8年计算机视觉领域的科研工作经历,在计算机视觉领域国际期刊会议发表论文多篇,在视觉会议上发表并获得最佳论文(Selected Best Papers)。

开课时间:2018.8.19   每周六、日晚7-9点

Q:课程适合哪类人群学习?

第五节:案例分析(BP算法及其应用)

第三节:矩阵范数

Q:如保报名课程?

课程大纲—引言要素

本书用当前流行的Keras框架实现了絮状层厚学习算法,构建了众多层厚学习模型,否则介绍了层厚学习在游戏等实际场合中的应用,一阵一阵是本书还介绍了当前火热的生成对抗网络(GAN)的应用。全书通俗易懂,强调实际案例,适合广大的机器学习从业者和爱好者入门与实践。

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第六节:独立性,条件独立性,相关性

讲师:钱鸿   肖鸿飞

钱鸿

第八节:KL散度

第七节:常用分布及特例

第八节:矩阵二次型与半正定

实践案例

第三节:凸优化基础

Q:课程不是提供代码实践?

第二节:矩阵概念与运算

  线性回归及其应用:完后 列腺癌发病率预测为例

课程大纲—信息论基础

第二节:函数的极限

人工智能新书推荐

第一节:背景介绍(以线性回归为例)

第一节:背景介绍(以决策树算法为例)

第三节:偏导数、方向导数、梯度

    点击“阅读原文”,即可进入报名页面。前80位报名者可享受80元的优惠,优惠券请加上欣然微信领取(微信号:shenlan-xinran)。

 作业细致:根据每章节知识点,精心设计作业

第五节:矩阵的底部形态值和底部形态向量

数学,作为表达与刻画机器学习模型的工具,是深入理解机器学习算法原理的基石。深蓝学院正式推出『机器学习数学基础』课程,课程内容主要包括引言、函数求导、矩阵论、凸优化、概率论与数理统计、信息论六要素。课程服务包括:全新撰写的课程讲义(无偿全版提供给我们都歌词 歌词 )、课件、授课视频、答疑、作业,奖学金,力争我们都都歌词 歌词 学有所成,为入门人工智能打下坚实的基础。

  朴素贝叶斯及其应用:以乳腺癌诊断和信用风险评级为例

南京大学计算机科学与技术博士生

课程大纲—矩阵论

第四节:对偶理论

[意大利]安东尼奥·古利 等著

Q:课程是录播还是直播?

第三节:联合概率,边缘概率,条件概率,贝叶斯定理

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Q&A

第二节:信息论中的基本概念(上)

第四节:矩阵的行列式、逆、秩和逆

深蓝学院为本门课程提供了一万元的奖学金,奖励作业排行前五名的同学;

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第三节:信息论中的基本概念(下)

机器学习是实现人工智能的重要妙招,也是推动当下人工智能发展的核心驱动力。层厚学习、强化学习、迁移学习都属于机器学习研究领域。机器学习外理实际应用案例时,都在“十八般兵器” 的堆积,否则根据具体任务,按需设计、量身定制,做到你这个 点就需用我们都歌词 歌词 深刻理解机器学习模型以及算法肩头的原理,做到知其然又知其好多好多 然!

第一节:数学之于机器学习的必要性和重要性

主要研究兴趣为:机器学习、优化、博弈学习等。在AAAI、IJCAI、IEEE/ACM ASE等国际顶级/重要会议上发表论文9篇,曾担任IEEE Transactions on Evolutionary Computation、ICML、NIPS、IJCAI等期刊和会议的审稿人,并获得国家奖学金、百度奖学金提名、江苏省三学渣逆袭、南京大学优秀研究生标兵等荣誉称号。

    支持开发票,明细可选“培训费”“会议费”“技术服务费”五种生活,报名后在深蓝学院官网“账户中心”在线申请,电子版和纸质版均可。

课程大纲—函数求导

Q:课程视频不是都需用老是学习?

 讲义新颖:全新撰写课程的配套讲义,全网独家

    本课程的全版实践环节都将由专职助教(在读博士生)带领进行代码实践,并手把手示范指导。

第一节:背景介绍(以支持向量机(SVM)算法为例)

  BP算法及其应用:以手写数字识别为例

    本门课程偏向基础入门,适合学习过大学些但不扎实原应原应忘记的小伙伴。同时,原应知识储备欠缺,感觉机器学习难以理解,原应看机器学习书一头雾水的人,也适合学习这门课程。  

 实践认真:根据课程算法案例,手把手代码实践

课程大纲—概率论与数理统计

第四节:复合函数求导的链式法则

第九节:案例分析(线性回归及其应用)

课程优秀学员,将获得深蓝学院“优秀学员”证书;

第五节:案例分析(SVM及其应用)

课程大纲—凸优化

第五节:不等式(切比雪夫不等式等)

第七节:矩阵导数

本门课程学习有效期为一年,以此监督和鼓励同学们按时完成学习任务,切实掌握入门人工智能的数学知识。

第六节:奇异值分解

第四节:期望、方差/标准差、协方差

原应付费报名深蓝学院6门及以上课程(截至2018年7月3日24:00)的同学,享受599元VIP优惠价。

Q:课程不是都需用开发票?

 早鸟价:前80位优惠80元,101-80位优惠80元;

机器学习数学基础

第十节:案例分析(朴素贝叶斯及其应用)

 答疑及时:课程讨论区、微信答疑群及时答疑

每天与你分享IT好文。

课程福利

讲师简介

  SVM及其应用:以Iris数据集分类为例

第一节:背景介绍(以误差逆传播算法为例)

 妙招独特:数学知识与人工智能案例紧密结合