第1期

      新的时代,程序员想要跨入 AI 之门,首先要建立起全面的视野,培养充足的兴趣,并必须加强基础学习。人工智能实际上是一个将数学、算法理论和工程实践紧密结合的领域。人工智能扒开来看就是算法,也就是数学、概率论、统计学、各种数学理论的体现。想要在人工智能抓住机遇,加强基础理论——数学基础的学习,已经到了最紧迫的时刻!

- 报名方式 -

1、报名人工智能之数学基础【高数、线代、概率】》课程的同学免费加入公开课,联系客服给您加入

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- 听课方式 -

点击课程的“目录”:http://edu.mathor.com/course/26/tasks

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- 课程价格 -

本次公开课定价1元,为保证听课质量,满200人后将提升为10元

 

- 课程时间 -

12月2日 周六 下午15:00 - 17:00 

 

- 讲师简介 -

徐老师

      高校教师,德国明斯特大学计算机应用技术博士。主讲高等数学,线性代数,概率论与数理统计,C语言,Java语言,Matlab语言,数学建模等课程,主持省级和国家级课题项目5项,获省教学成果二等奖(第一完成人)。有 9 年的算法研究经验,熟悉机器学习、深度学习、大数据分析等算法模型,掌握数据预处理、特征提取与选择、回归分析、聚类、分类、人工神经网络等算法模型。近三年,在机器学习、模式识别领域发表被SCI或EI检索的论文10余篇。

 

- 课程特点 -

      理论——真正的理解数学公式背后的逻辑
      实操性——讲解数学公式在人工智能中有何应用意义
      权威性——大学多年的讲课经验,深入浅出的讲解数学理论
      逻辑性——从高等数学讲起,逐步深入线性代数、概率、优化理论

 

- 课程内容 -

人工智能发展趋势
人工智能之梯度下降法
人工智能之深度学习——最大池化
人工智能之工程应用数学A——定积分选讲

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