Sử dụng toán học trong Lập trình Trí Tuệ Nhân tạo

Trong Trí tuệ nhân tạo nói chung, Machine Leanrning và Deep Learning nói riêng thì toán học là một phần rất quan trọng không thể tách rời giúp ta có thể hiểu sâu và tiếp cận các nghiên cứu mới nhất. Sau đây là các nguồn tài liệu giúp ta củng cố các kiến thức về Toán học giúp ích rất nhiều khi nghiên cứu các giải thuật về Machine Learning và Deep Leanrning:

  1. https://mml-book.github.io/
    Chi tiết các kiến thức toán được sử dụng trong Machine Learning và Deep Leanrning cơ bản và nâng cao.
  2. http://cs229.stanford.edu/section/cs229-linalg.pdf http://cs229.stanford.edu/section/cs229-prob.pdf
    Bài giảng về Đại số tuyến tính và xác suất thống kê giúp bạn nắm bắt kiến thức bao quát và cần thiết khi học Machine Learning
    .
  3. https://www.deeplearningbook.org/conte…/linear_acheebra.html https://www.deeplearningbook.org/contents/prob.html
    Tương tự như mục 2
    .
  4. https://gwthomas.github.io/docs/math4ml.pdf
    Tổng quan các kiến thức toán cần thiết để có thể bắt đầu nghiên cứu Machine Learning.
  5. https://explained.ai/matrix-calculus/index.html
    Các kiến thức về ma trận, không thể thiếu trong việc xử lý dữ liệu trong Machine Learning.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *