Lớp học bổ trợ nền tảng Toán học cho lớp học AI và luyện thi chứng chỉ Tensorflow

Để tham gia lớp học này, vui lòng đăng ký lớp học chính TF.

Toán cho TF 07

ProtonX

- 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


Đại số tuyến tính

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

Ứng dụng đại số tuyến tính trong AI

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


Đạo hàm một biến

- 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

Đạo hàm riêng và Gradient

  - 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

Jacobian Vector-Vector, Matrix-Vector

Ôn tập Jacobian

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

Giới thiệu xác suất - Đếm

Ôn tập xác suất cơ bản

Luyện lập trình Python

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

Xác suất + Định lý Bayes

Biến ngẫu nhiên + Phân phối rời rạc

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

- 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


Phân phối liên tục

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