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| 本文作者： AI慕課學院 | 2017-11-09 16:26 |
2017年LinkedIn（領(lǐng)英）發(fā)布的《全球AI領(lǐng)域人才報告》顯示，過去三年間，通過領(lǐng)英平臺發(fā)布的AI職位數(shù)量從2014年的5萬飆升至2016年的44萬，增長近8倍。
人工智能市場發(fā)展迅猛，層出不窮的新算法和新工具讓人目不暇接。但是支撐其發(fā)展的基礎(chǔ)——數(shù)學理論，卻一直未變。
對于初學者來說，它是人工智能入門的基石。若是學習初期囫圇吞棗，往往會在算法出現(xiàn)accuracy不好、loss很高、模型已經(jīng)overfitting的時候，才后悔沒有好好掌握基礎(chǔ)的數(shù)學理論。
對于專業(yè)的Researcher來說，從大學到現(xiàn)在，課堂上學的和自學的數(shù)學其實不算少了，可是在研究的過程中總是發(fā)現(xiàn)需要補充新的數(shù)學知識，如Learning、Vision等都是很多種數(shù)學的交匯場。
可見數(shù)學在AI技能進階之路上有著極其重要的地位，但數(shù)學是一門龐大的學科，全面掌握難度較大，針對機器學習及具體的AI應用領(lǐng)域我們還是需要有的放矢地進行學習。
以下是一位AI從業(yè)者總結(jié)的機器學習所需的數(shù)學基礎(chǔ)模塊，從中我們不難發(fā)現(xiàn)：
線性代數(shù)、概率論與統(tǒng)計是機器學習中最重要且不可缺少的
微積分則是數(shù)學分析體系的基礎(chǔ)，其基礎(chǔ)性作用不言而喻
一些復雜算法也是會被廣泛應用在機器學習場景中，可見看凸優(yōu)化也是機器學習數(shù)學基礎(chǔ)中的重要一環(huán)
圖片來自rokia.org
的確，目前機器學習最主流的兩大類方法的基礎(chǔ)：一種是以研究函數(shù)和變換為重點的代數(shù)方法，比如Dimension reduction，feature extraction，Kernel等；一種是以研究統(tǒng)計模型和樣本分布為重點的統(tǒng)計方法，比如Graphical model, Information theoretical models等。它們側(cè)重雖有不同，但是常常是共同使用，這就更加強調(diào)了數(shù)學基礎(chǔ)的重要性。
看完這些，你是否想重新?lián)炱饠?shù)學學習教材？
對于廣大非數(shù)學科班出身的初學者來說，學習“線性代數(shù)、矩陣、概率論、凸優(yōu)化”這幾門課程，不僅費時費力，而且很難完全吃透課程里的知識點。
基于這一學習“剛需”，AI慕課學院聯(lián)手雷鋒網(wǎng)推出機器學習系列基礎(chǔ)課程，力邀學術(shù)精英和工業(yè)界講師親自授課。在大家起步機器學習之前，開設“線性代數(shù)及矩陣論、概率論與統(tǒng)計、凸優(yōu)化”3門基礎(chǔ)數(shù)學課程，幫助大家夯實數(shù)學基礎(chǔ)。
本期先為大家詳盡介紹《機器學習必修之線性代數(shù)及矩陣論》?。ㄆ磮F優(yōu)惠進行中>>>直戳文末）
一、導師背景
蔡佳老師
廣東財經(jīng)大學特聘教授，香港城市大學數(shù)學系博士。從事機器學習研究有近10年的歷史，發(fā)表10多篇SCI論文，在機器學習理論授課方面有著豐富的經(jīng)驗。
二、課程5大亮點
1、名師授課
蔡佳老師從事機器學習研究有近10年的歷史，發(fā)表10多篇SCI論文，在機器學習理論授課方面有著豐富的經(jīng)驗。
2、課程內(nèi)容基礎(chǔ)，有的放矢
聚焦機器學習所需的數(shù)學基礎(chǔ)開展課程，免去不必要的知識點，讓學習一步到位。
3、百人微信學習群
所有報名學員都將進入微信學習群，蔡佳老師同步學習資料和素材進群，了解大家的學習進度。
4、講師、助教實時解答
除了蔡佳老師集中時間答疑之外，學習群配備2-3名課程助教，第一時間解答大家學習過程中遇到的問題。有助教，學習更省力。
5、價格優(yōu)惠，先買先得！
單門課程價格399元，套餐課程原價699元，拼團價399-599元不等，搶到就是賺到，快來拼團吧！
三、課程大綱
四、開課前的準備
高中基礎(chǔ)即可入門線性代數(shù)部分內(nèi)容
后期涉及矩陣的內(nèi)容，需要再簡單回顧高等數(shù)學基礎(chǔ)(理工科微積分知識)
五、適合人群
有興趣今后從事機器學習領(lǐng)域的工作者
希望掌握線性代數(shù)、矩陣論的一些應用的人員
六、價格與優(yōu)惠
原價：399元/門，三門打包價699元
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七、報名與咨詢
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