AI钜惠第三弹 | 人工智能的数学基础

2017 年 10 月 9 日 大数据文摘

《人工智能的数学基础》


金牌数学讲师+权威期刊/会议论文发表人

大咖手把手,带你搞定数学


课程直播+作业练习+助教答疑

全方位保证学习效果


10月25日 直播开讲

原价999元,限时优惠价499

AI系列课程连报优惠399元

老学员/两人团报,更有心动优惠!


扫码回复“AI

咨询更多详情


大数据文摘联手稀牛学院,推出高品质AI系列课,力邀国内外学术精英和工业界大牛亲自授课,保障高质量师生互动与助教答疑。


《人工智能的数学基础》是AI系列课程第三弹。稀牛学院依旧秉持着对课程质量的高要求,以Ian Goodfellow最新大作《Deep Learning》(简称DL)中的第二至第五章的内容为基础,融合讲师科研工作中对工程数学的独特视角,阐述人工智能中所需的数学理论,为全面掌握人工智能、深度学习等知识打下坚实的基础。



豪华讲师团队


深厚的研究功底+资深的行业经验


■ 程博士 | 主讲教师

澳大利亚联邦科学院大数据研究中心研究科学家。

博士毕业于上海交通大学,上海市优秀博士学位论文(专业唯一)。

长期从事信号处理、大数据和机器学习、压缩感知方面的研究。在本领域国际权威期刊和会议上发表论文40余篇工程中的应用数学深有研究。

是大数据文摘x稀牛学院的金牌数学讲师,授课广受好评。



超值特色服务


给你选择这门课的理由


大咖直播,互动式学习,答疑解惑,高效掌握课程内容。

助教答疑与辅导,学员完成作业,真正掌握课程内容。

直播进度督促+活跃度追踪+缺勤提示,管理规范,制度完善,效果有保障。

与其他在线直播课相比

我们的真诚更胜一筹


对比项

稀牛学院

其他在线直播课

授课方式

直播,老师可根据当堂授课情况,随时为学员答疑解惑

录播,千篇一律,不区分具体情况,没有定向指导

师资力量

学术&工业界大咖,学员好评如潮,真才实学看得见

良莠不齐

班级管理

专业+系统,学习之路上有人督促和陪伴,半途而废不再是常态

没有班级管理

助教服务

系统+质量高,是讲师直播后辅助学习的保障

没有助教服务


权威证书+学费返还


学业被认可,优秀有激励!


完成直播+实训,可获大数据文摘x稀牛学院颁发的毕业证书,可用于简历和面试

学习期间,根据50%平时成绩+30%结业项目+20%分享精神的分数累计标准,表现优异者,可获学费全额退返


简历内推

简历推荐,助力就业!


稀牛学院提供就业指导、岗位信息推荐与简历推送福利。

联手多家知名互联网公司,进行人才合作,给予学员简历推送机会。从培训对接就业,给你性价比最高的课程服务。


详细课程安排


课程精心设计,

带你一路打怪升级!


>上下滑动即可查看全部课程大纲

Part1: 线性代数

第1课 线性代数

矩阵与张量、可逆矩阵、线性相关、子空间、范数、特殊矩阵和特征分解


第2课 矩阵分析

SVD、SVD与特征分解关系、图像压缩、伪逆、迹与行列式


Part2: 概率与信息论

第3课 概率论 

事件、随机变量、概率、条件概率、 贝叶斯定理、朴素贝叶斯、期望、方差、协方差、最大似然、最大后验


第4课 信息论

常见分布总结、熵与互信息、结构化概率模型


Part3: 数值计算

第5课 优化迭代法

泰勒展式、函数极值分析、梯度下降法、牛顿法、 线搜索、迭代法应用于回归分析


第6课 凸优化基础

约束优化问题、凸集、凸函数、凸优化问题 


第7课 对偶理论 

对偶问题、强对偶、弱对偶、maxmin与minmax、鞍点解释、KKT条件 


第8课 凸优化巅峰SVM

间隔与支撑向量、对偶问题、SMO


注:授课过程中,讲师会根据学员情况与反馈对内容进行微调


注:授课时间如有微调,班主任会提前在学员群告知


开课前你需要准备


 1   基础知识储备

零基础完全OK,我们准备了预习材料!但你最好……

有最基础的数学知识储备

尽早报名,和助教一起预习!

 2   充足学习时间

每一份收获背后的汗水是对自己负责的证明

每周两次在线直播

每周助教答疑

1:4 课上:课下

 3   坚持到底的决心


带上一颗不轻言放弃的心我们一起启航!!


面向人群


1. 有志于从事人工智能研究或者工作的在校学生

2. 希望在原本的基础上更进一步掌握人工智能数学原理的从业者

3. 有转行需求的其他互联网相关职位的从业者或兴趣者

4. 有一定的数学基础,想系统梳理知识点以及通过实践巩固理论的学习者

5. 接触过相关视频教程,需要老师亲授指导 & 作业加强的 学习者


往期课程评价


陪伴是最长情的告白!




1.规范的班级管理

直播提示+群签到+作业评分+活跃度追踪+缺勤提示,增强自律、避免懒惰,从制度上保证学有所成。



2.耐心的助教答疑

助教团队是一群暖心学霸,云计算中心运维研发、华中科技大博士、大学老师、帝国理工的硕士~~超有爱的强迫症团队❤




3.满意的学员评价

稀牛学院,不仅仅是网络课程学习。超越简单的视频听讲模式,给学员更好的学习体验和学习效果。


课程价格与优惠


钜惠进行中!心动不如行动!


课程原价:999元

早鸟优惠:499元

优惠截止时间:2017年10月22日23:59

避免拼团的流程繁琐,直享团购最低价

你即将加入几百人优秀学习社区!


优惠继续

AI系列课程连报优惠:399元


《深度学习与计算机视觉》,原价1299元

《深度学习与自然语言处理》,原价1299元


优惠方案1:上述二选一+数学课:599元+399元

优惠方案2三门连报:599元+499元+399元



老学员报名、两人/多人报名也有心动优惠

详情咨询牛妞


注意:以上价格均不含税


报名与咨询


扫码回复“AI” 咨询更多详情

牛妞微信(ID:shujupeixun)

登录查看更多
1

相关内容

【经典书】机器学习高斯过程,266页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2020年5月2日
【经典书】数据结构与算法C++,第二版,738页pdf
专知会员服务
165+阅读 · 2020年3月27日
专知会员服务
121+阅读 · 2020年3月26日
《深度学习》圣经花书的数学推导、原理与Python代码实现
中科大-人工智能方向专业课程2020《脑与认知科学导论》
转行人工智能,哈佛博士后有话说
Linux爱好者
5+阅读 · 2018年8月28日
数学是普通程序员入门人工智能的最大障碍
算法与数据结构
11+阅读 · 2018年7月27日
直播 | Python+AI:Python 学习者的人工智能入门课
AI研习社
4+阅读 · 2018年5月13日
直播 | Python+AI:Python学习者的人工智能入门课
AI科技评论
4+阅读 · 2018年5月11日
想入门AI?先掌握这些数学知识再说!
InfoQ
5+阅读 · 2018年3月13日
人工智能的阴暗面
计算机与网络安全
6+阅读 · 2018年1月8日
只需5个月,编程小白也能掌握机器学习
ImportNew
5+阅读 · 2017年12月4日
数学不好能搞人工智能吗?
算法与数学之美
3+阅读 · 2017年11月27日
搞人工智能必备“数学库”
机器学习算法与Python学习
5+阅读 · 2017年11月20日
数学不好,如何转行人工智能?
算法与数学之美
4+阅读 · 2017年11月17日
Financial Time Series Representation Learning
Arxiv
10+阅读 · 2020年3月27日
Arxiv
14+阅读 · 2020年1月27日
Arxiv
6+阅读 · 2019年4月8日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月11日
Implicit Maximum Likelihood Estimation
Arxiv
7+阅读 · 2018年9月24日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月29日
VIP会员
相关VIP内容
【经典书】机器学习高斯过程,266页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2020年5月2日
【经典书】数据结构与算法C++,第二版,738页pdf
专知会员服务
165+阅读 · 2020年3月27日
专知会员服务
121+阅读 · 2020年3月26日
《深度学习》圣经花书的数学推导、原理与Python代码实现
中科大-人工智能方向专业课程2020《脑与认知科学导论》
相关资讯
转行人工智能,哈佛博士后有话说
Linux爱好者
5+阅读 · 2018年8月28日
数学是普通程序员入门人工智能的最大障碍
算法与数据结构
11+阅读 · 2018年7月27日
直播 | Python+AI:Python 学习者的人工智能入门课
AI研习社
4+阅读 · 2018年5月13日
直播 | Python+AI:Python学习者的人工智能入门课
AI科技评论
4+阅读 · 2018年5月11日
想入门AI?先掌握这些数学知识再说!
InfoQ
5+阅读 · 2018年3月13日
人工智能的阴暗面
计算机与网络安全
6+阅读 · 2018年1月8日
只需5个月,编程小白也能掌握机器学习
ImportNew
5+阅读 · 2017年12月4日
数学不好能搞人工智能吗?
算法与数学之美
3+阅读 · 2017年11月27日
搞人工智能必备“数学库”
机器学习算法与Python学习
5+阅读 · 2017年11月20日
数学不好,如何转行人工智能?
算法与数学之美
4+阅读 · 2017年11月17日
相关论文
Financial Time Series Representation Learning
Arxiv
10+阅读 · 2020年3月27日
Arxiv
14+阅读 · 2020年1月27日
Arxiv
6+阅读 · 2019年4月8日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月11日
Implicit Maximum Likelihood Estimation
Arxiv
7+阅读 · 2018年9月24日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员