转行人工智能,不得不温习的数学知识点

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转行人工智能,不得不温习的数学知识点

异步社区 2018-07-11 16:16:09 浏览1608
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机器学习数学基础

讲师:钱鸿   肖鸿飞

开课时间:2018.8.19   每周六、日晚7-9点

原价:1599     早鸟价:1299 (限前100位报名者)

为什么开这门课?

机器学习是实现人工智能的重要方法,也是推动当下人工智能发展的核心驱动力。深度学习、强化学习、迁移学习都属于机器学习研究领域。机器学习处理实际应用案例时,不是“十八般兵器” 的堆积,而是根据具体任务,按需设计、量身定制,做到这一点就需要我们深刻理解机器学习模型以及算法背后的原理,做到知其然又知其所以然!


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、信息论六部分。课程服务包括:全新撰写的课程讲义(无偿全部提供给大家)、课件、授课视频、答疑、作业,奖学金,力争让大家学有所成,为入门人工智能打下坚实的基础。

讲师简介

钱鸿

南京大学计算机科学与技术博士生

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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、江苏省三好学生、南京大学优秀研究生标兵等荣誉称号。


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)。


课程大纲—引言部分

第一节:数学之于机器学习的必要性和重要性

课程大纲—函数求导

第一节:背景介绍(以误差逆传播算法为例)

第二节:函数的极限

第三节:偏导数、方向导数、梯度

第四节:复合函数求导的链式法则

第五节:案例分析(BP算法及其应用)

课程大纲—矩阵论

第一节:背景介绍(以线性回归为例)

第二节:矩阵概念与运算

第三节:矩阵范数

第四节:矩阵的行列式、逆、秩和逆

第五节:矩阵的特征值和特征向量

第六节:奇异值分解

第七节:矩阵导数

第八节:矩阵二次型与半正定

第九节:案例分析(线性回归及其应用)

课程大纲—凸优化

第一节:背景介绍(以支持向量机(SVM)算法为例)

第二节:优化问题与极值

第三节:凸优化基础

第四节:对偶理论

第五节:案例分析(SVM及其应用)

课程大纲—概率论与数理统计

第一节:背景介绍(以朴素贝叶斯算法为例)

第二节:随机变量及概率分布

第三节:联合概率,边缘概率,条件概率,贝叶斯定理

第四节:期望、方差/标准差、协方差

第五节:不等式(切比雪夫不等式等)

第六节:独立性,条件独立性,相关性

第七节:常用分布及特例

第八节:KL散度

第九节:极大似然估计

第十节:案例分析(朴素贝叶斯及其应用)

课程大纲—信息论基础

第一节:背景介绍(以决策树算法为例)

第二节:信息论中的基本概念(上)

第三节:信息论中的基本概念(下)

第四节:案例分析:决策树及其应用

课程特色


 讲义新颖:全新撰写课程的配套讲义,全网独家

 方式独特:数学知识与人工智能案例紧密结合

 实践认真:根据课程算法案例,手把手代码实践

 答疑及时:课程讨论区、微信答疑群及时答疑

 作业细致:根据每章节知识点,精心设计作业


实践案例

  线性回归及其应用:以前列腺癌发病率预测为例

  SVM及其应用:以Iris数据集分类为例

  BP算法及其应用:以手写数字识别为例

  朴素贝叶斯及其应用:以乳腺癌诊断和信用风险评级为例

  决策树及其应用:以乳腺癌诊断和信用风险评级为例


课程福利

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;

课程优秀学员,将获得深蓝学院“优秀学员”证书;

 早鸟价:前100位优惠300元,101-200位优惠100元;

已经付费报名深蓝学院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&A

Q:课程是录播还是直播?

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

Q:课程视频是否可以一直学习?

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。

Q:课程是否提供代码实践?

    本课程的全部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。

Q:课程适合哪类人群学习?

    本门课程偏向基础入门,适合学习过大学数学但不扎实或者已经忘记的小伙伴。同时,因为知识储备不够,感觉机器学习难以理解,或者看机器学习书一头雾水的人,也适合学习这门课程。  

Q:如何报名课程?

    点击“阅读原文”,即可进入报名页面。前100位报名者可享受300元的优惠,优惠券请添加欣然微信领取(微信号:shenlan-xinran)。

Q:课程是否可以开发票?

    支持开发票,明细可选“培训费”“会议费”“技术服务费”三种,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。


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本书用当前流行的Keras框架实现了大量深度学习算法,构建了众多深度学习模型,并且介绍了深度学习在游戏等实际场合中的应用,特别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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