Tại Sao Nên Học Khóa Học Này?
- Xây dựng nền tảng toán học thiết yếu cho AI và Data Science từ cơ bản đến chuyên sâu
- Kết hợp hoàn hảo giữa lý thuyết và bài tập thực hành, giúp bạn áp dụng ngay vào dự án thực tế
- Hiểu rõ cơ chế hoạt động của các thuật toán và mô hình AI, từ đó tối ưu hiệu suất
- Phát triển tư duy logic và kỹ năng phân tích để giải quyết các bài toán phức tạp
- Học từ chuyên gia hàng đầu với nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực AI
- Nội dung được trình bày dễ hiểu với các ví dụ thực tế liên quan đến mô hình AI và ML
Khóa Học Này Dành Cho Ai?
- Sinh viên ngành công nghệ thông tin muốn học chuyên sâu về AI, DS, ML và DL
- Lập trình viên đang tìm cách chuyển hướng sang lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
- Người đi làm muốn nâng cao kỹ năng toán học để phát triển sự nghiệp trong AI
- Data Scientist và kỹ sư AI cần củng cố nền tảng toán học
- Người mới bắt đầu muốn xây dựng nền tảng toán học từ đầu với lộ trình bài bản
- Những người đam mê công nghệ AI và khoa học dữ liệu
Kỹ Năng - Kết Quả Bạn Sẽ Nhận Được
- Nắm vững các khái niệm toán học quan trọng: đại số tuyến tính, xác suất, thống kê và tối ưu hóa
- Thành thạo việc áp dụng toán học vào phân tích dữ liệu với xác suất và thống kê
- Làm việc hiệu quả với ma trận và tensor trong học máy nhờ đại số tuyến tính
- Tối ưu hóa mô hình Deep Learning bằng kiến thức giải tích
- Phát triển tư duy phân tích và khả năng giải quyết vấn đề phức tạp một cách khoa học
- Hiểu sâu cơ chế hoạt động của các mô hình AI từ góc độ toán học
- Tự tin áp dụng kiến thức vào các dự án thực tế trong AI, nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Nội Dung Khóa Học
Buổi 1-7: Xác Suất (Probability)
- Giới thiệu các khái niệm cơ bản về xác suất
- Phân phối xác suất và quy luật biến cố
- Cách tính xác suất trong các tình huống thực tế
- Ứng dụng xác suất trong AI
Buổi 8: Thống Kê (Statistics)
- Các kỹ thuật phân tích và suy luận thống kê
- Thống kê mô tả và thống kê suy diễn
- Ứng dụng trong khai phá dữ liệu
Buổi 9: Ứng Dụng Xác Suất & Thống Kê
- Thực hành phân tích dữ liệu với các công cụ toán học
- Áp dụng vào các bài toán thực tiễn trong Data Science
Buổi 10: Đại Số Tuyến Tính (Linear Algebra)
- Vector, ma trận và các phép toán cơ bản
- Không gian vector và biến đổi tuyến tính
- Ứng dụng trong Machine Learning
Buổi 11: Giải Tích (Calculus)
- Vi phân và tích phân
- Gradient và tối ưu hóa hàm số
- Các kỹ thuật tối ưu hóa trong học máy
Buổi 12-13: Ứng Dụng Đại Số Tuyến Tính & Giải Tích
- Áp dụng vào các thuật toán ML/DL
- Tối ưu hóa mô hình học sâu
- Thực hành với các bài toán thực tế
