人工智能数学基础

课程主要讲解数据科学(统计学、数据分析、数据挖掘、人工智能等)学习需要用到的数学知识。课程目标是:学完后可以看懂高级统计方法、机器学习、深度学习和优化算法中的相关数学内容。

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门课程

5977

人学习

课程总时长

静学社

讲师评分:5.0

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系统化学习
 
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第一阶段:  集合论和数理逻辑基础

1门课程3360

集合论和数理逻辑基础

  • 集合论和数理逻辑基础-人工智能数学

    5节56分钟
    课程目标:
    本课程是集合论和数理逻辑入门课,主要讲解集合论和数理逻辑的基础概念,旨在为学习微积分、线性代数、概率论和最优化课程打下基础。此课程不提供任何资料下载,需要自己做笔记,好记性不如烂笔头,如果实在不愿意做笔记,可以自行把视频

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    第二阶段:  微积分(对应大学本科的高等数学)

    1门课程10320

    微积分(对应大学本科的高等数学)

    • 微积分-人工智能数学基础

      17节2小时52分钟
      课程目标:
      课程内容主要讲解统计学、数据科学、人工智能中涉及到的微积分(大学本科的高等数学)知识。此课程不提供任何资料下载,需要自己做笔记,好记性不如烂笔头,如果实在不愿意做笔记,可以自行把视频画面截图,如果截图也不愿意,建议你回家

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      第三阶段:  线性代数基础和进阶

      1门课程25380

      线性代数基础和进阶内容

      • 线性代数-人工智能数学基础

        42节7小时3分钟
        课程目标:
        本课程是专为程序员,数据科学(人工智能)学习者、从业者准备的线性代数课程。课程目标非常明确:让大家能看懂高级统计方法、机器学习和深度学习算法中的线性代数内容。此课程不提供任何资料下载,需要自己做笔记,好记性不如烂笔头,如

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        第四阶段:  概率论基础和进阶

        1门课程29640

        概率论基础和进阶课程

        • 概率论-人工智能数学基础

          58节8小时14分钟
          课程目标:
          这是一门简单易懂的概率论课程!看教材学概率论实在是看不懂,教材编写者一般会认为教材有老师来讲解,所以自学教材会备受打击。本课程最大特色就是简单易懂,“简单易懂”意味着我会用简单的语言,你容易听懂的语言教你概率知识,而不是

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