你将收获

1、搭建人工智能背后的数学知识体系、更高效学习、更好的理解AI知识

2、掌握人工智能的本质-函数,神经网络的底层机理-矩阵运算,深度学习的学习原理-微积分,AI模型的评估和优化-概率与统计

3、5个贴合实际的项目,带你实战的同时,更快的理解数学知识点

4、掌握逻辑运算以及近年来最火热的强化学习的数学定义

适用人群

1、想转行人工智能领域但是数学非常薄弱的IT工程师 2、想考AI领域研究生的大学生 3、人工智能爱好者

课程介绍

[本课程属于AI完整学习路线系列,该系列已“硬核”上线,欢迎各位姥爷学习!] 



【为什么学习数学?】

人工智能的本质是数学,网上有很多AI课程,只蜻蜓点水的介绍一下算法背后的数学理论,知识点比较混乱,不成体系,学了以后一旦在实战遇到难点就不知道该怎么办了。比方说老师遇到过用很多层MLP预测用户转化率的工程师,只是单纯的追求模型的“复杂度”,而忘记了底层数学的本质回归问题超过3层神经网络足以拟合空间中任一曲线,耗费了大量的运算资源却造成了模型的过拟合。


很多同学因为不理解AI底层的数学和理论,知其然不知其所以然,遇到问题不知道如何从根源上去思考排查解决问题,而是花了大量时间做一个“调参侠”,期望蒙中一个优化组合,可是调参空间之巨大如果没有方向随机的搜索和买彩票一样。但是专门的数学课学习起来非常抽象和枯燥,而且其中大量内容和人工智能关系不大。因此在设计这门专为人工智能服务的数学课,讲解从人工智能用到的底层的数学逻辑,让大家可以真正理解数学知识。


【讲师介绍

褚英昊  技术总监

深造于美国圣地亚哥国家超级计算中心,毕业后归国曾服务于世界某500强中国区AI Lab,是人工智能+智能制造领域的专家。先后发表国际期刊21篇(其中SCI收录17篇),第一作者发明专利11份。


【学习目标】 

1、更加高效学习、更好的理解AI知识
2、在找工作中在众多的套工程的“调参侠”中脱颖而出,获得面试官的重视
3、在实际工作和开发中,遇到问题能理解问题的本质,真正做到精准而高效的解决问题,获得领导的倚重


【梳理数学与AI知识之间的关联】



【专门为数学设计的项目案例】



本课知识点

微积分机器学习人工智能数学

课程目录

学员评价

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