#Topic
1

Đại số tuyến tính

  • Công thức toán cơ bản
  • Sigma - Ký hiệu tổng
  • Vector cơ bản và ứng dụng
  • Ma trận cơ bản và ứng dụng
  • Tensor
  • Sách Toán tham khảo
2

Ứng dụng đại số tuyến tính trong AI

  • Ứng dụng đại số tuyến tính trong tổ chức dữ liệu
    • Dữ liệu âm thanh
    • Dữ liệu hình ảnh
    • Dữ liệu giọng nói
3

Đạo hàm một biến

Đạo hàm và ứng dụng của nó trong tối ưu các bài toán học giám sát, cụ thể đi tìm cực trị của hàm mất mát

4

Đạo hàm riêng và Gradient

  • Ứng dụng của Gradient
  • Đạo hàm riêng và Gradient
  • Gradient Vector - Scalar
  • Quy tắc chuỗi nhiều biến
  • Giới thiệu thư viện Tensorflow
  • Giới thiệu Gradient Tape, tính đạo hàm tự động
5

Jacobian Vector-Vector, Matrix-Vector

  • Gradient với Jacobian
  • Jacobian Vector - vector
  • Jacobian Ma trận - ma trận
  • Thực hành tính Jacobian
  • Bí quyết tính đạo hàm cho các mô hình AI
6

Ôn tập Jacobian

Ôn tập Jacobian

7

Giới thiệu xác suất - Đếm

  • Đếm
  • Quy tắc cộng
  • Quy tắc nhân
  • Nguyên lý bù trừ
  • Chỉnh hợp
  • Tổ hợp
  • Hoán vị
8

Ôn tập xác suất cơ bản

Ôn tập xác suất cơ bản

9

Luyện lập trình Python

  • Python
  • Numpy
  • Tensorflow
10

Xác suất + Định lý Bayes

  • Giới thiệu xác suất
  • Liên kết đếm và xác suất
  • Xác suất có điều kiện
  • Định lý Bayes
11

Biến ngẫu nhiên + Phân phối rời rạc

No content
12

Chữa bài xác suất có điều kiện + phân phối rời rạc

No content
13

Phân phối liên tục

  • Hàm mật độ xác suất
  • Ôn tập tích phân, một số tích phân đơn giản
  • Ứng dụng tích phân giải bài biến ngẫu nhiên liên tục
  • Phân phối đều
14

Phân phối chuẩn

  • Hàm mật độ xác suất
  • Hàm phân phối tích lũy
  • Phân phối chuẩn đơn vị
  • Kỹ thuật tính xác suất
15

Chữa bài phân phối

Chữa bài phân phối