数学不好能搞人工智能吗?

2017 年 11 月 27 日 算法与数学之美
数学不好能搞人工智能吗?



很遗憾,不能。


人工智能(AI)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。AI 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。


新的时代,程序员想要跨入 AI 之门,只要稍微花点时间研究一下 AI 的门道,就能知道,数学基础是第一个、也是最大的门槛如果你看到有人说不懂数学也能搞 AI,一定要警惕,因为这可能是一种误导。下图是一个比较公认的人工智能学习路径线路图。



可见数学知识才是学习的的起点。如果你在学习机器学习,深度学习的过程中遭遇挫折,多半是由于数学知识的阻碍。试想我们在大学里学的高等数上下册、线性代数、概率与数理统计,每一门课程都要学习1个学期,所以短时间是无法快速提高的。数学是有严谨的逻辑和推理关系,比如极限是微积分的基础,微积分是概率的基础,概率又是机器学习算法的基础。直接学习最后的算法当然容易蒙圈,上来就看周志华老师的《机器学习》西瓜书能学懂的都是顶级高手,正确的路径是从基础学起结合高级算法彼此促进理解。


为了帮助人工智能学习者扎实掌握数学基础知识,找回学习人工智能的信心和决心,尽快转换 AI 行业,在数学领域深耕 8 年的数学家(原校苑数模),联合兼备扎实数学功底和人工智能专业的高校名师,共同推出人工智能之数学基础 直播系列课」。系列课包含:高等数学、概率论、线性代数三门课程,共 110 学时手写板书,推演公式,直播+录播的形式。并配有讲师助教长期私密答疑群,切切实实地带领大家学会学懂,夯实基础。


现在前 100 位报名学员直减 400 元

并赠送 100G的人工智能学习资料!


讲师简介

人工智能之数学基础



徐老师


211高校名师,德国明斯特大学计算机应用技术博士。拥有 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 3 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。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)。


课程特点

人工智能之数学基础

 

理论性—手写板书,公式推演,真正地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的应用意义
权威性—多年高校授课经验,深入浅出为你讲解数学理论
逻辑性—高等数学讲起,逐步深入线性代数、概率、优化理论

 

课程内容

人工智能之数学基础


公开课

12月2日,2 学时


正式系列课

《高等数学》 共 39 学时

12月9日 - 1月20日

每周六日晚 7:00 - 10:00


《线性代数》 共 30 学时

1月27日 - 3月4日(2月17日18日除外)  
每周六日晚 7:00 - 10:00


《概率论》 共 39 学时

3月10日 - 4月21日

每周六日晚 7:00 - 10:00


(P.S. 如果对自己比较有信心,系列课的三门课也可以单独购买。)


课程福利

人工智能之数学基础


1、现在添加极值学院邓老师微信(jizhidata),备注“数学基础”,前100名购课可领取 400 元优惠券 ,名额有限,先用先得;


邓老师微信(jizhidata)


2、购课即送  100G 人工智能资料大礼包 

……


3、购课学员专属私密答疑群(共享项目经验、答疑等),长期有效。


微信扫码

立即抢 400 元优惠券

和 100G资料大礼包

登录查看更多
3

相关内容

数学是关于数量、结构、变化等主题的探索。
小贴士
相关资讯
做机器学习和AI必备的42个数学知识点
AI前线
6+阅读 · 2018年12月6日
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
一文掌握高薪行业必备数学知识(附学习资源)
算法与数学之美
6+阅读 · 2018年6月7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
搞人工智能必备“数学库”
机器学习算法与Python学习
3+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
3+阅读 · 2017年11月17日
课程 | 12个适合机器学习入门的经典案例
大学数学不好,或许是数学教材的锅?
算法与数学之美
6+阅读 · 2017年8月1日
相关VIP内容
专知会员服务
73+阅读 · 2020年5月26日
专知会员服务
75+阅读 · 2020年5月19日
【哈佛《CS50 Python人工智能入门》课程 (2020)】
专知会员服务
73+阅读 · 2020年4月12日
专知会员服务
206+阅读 · 2020年3月23日
人工智能学习笔记,247页pdf
专知会员服务
109+阅读 · 2019年12月14日
【机器学习课程】机器学习中的常识性问题
专知会员服务
37+阅读 · 2019年12月2日
相关论文
Shangwen Lv,Yuechen Wang,Daya Guo,Duyu Tang,Nan Duan,Fuqing Zhu,Ming Gong,Linjun Shou,Ryan Ma,Daxin Jiang,Guihong Cao,Ming Zhou,Songlin Hu
9+阅读 · 2020年4月12日
How Useful is Self-Supervised Pretraining for Visual Tasks?
Alejandro Newell,Jia Deng
8+阅读 · 2020年3月31日
Learning to Learn and Predict: A Meta-Learning Approach for Multi-Label Classification
Jiawei Wu,Wenhan Xiong,William Yang Wang
16+阅读 · 2019年9月9日
Position-aware Graph Neural Networks
Jiaxuan You,Rex Ying,Jure Leskovec
7+阅读 · 2019年6月11日
Xuelu Chen,Muhao Chen,Weijia Shi,Yizhou Sun,Carlo Zaniolo
6+阅读 · 2019年2月26日
Implicit Maximum Likelihood Estimation
Ke Li,Jitendra Malik
6+阅读 · 2018年9月24日
Zhuwei Qin,Funxun Yu,Chenchen Liu,Xiang Chen
9+阅读 · 2018年4月30日
Daniel Oñoro-Rubio,Mathias Niepert,Alberto García-Durán,Roberto González,Roberto J. López-Sastre
9+阅读 · 2018年3月31日
Dong Huk Park,Lisa Anne Hendricks,Zeynep Akata,Anna Rohrbach,Bernt Schiele,Trevor Darrell,Marcus Rohrbach
7+阅读 · 2018年2月15日
Anastasia Pentina,Christoph H. Lampert
3+阅读 · 2017年6月8日
Top