List of topics

Đại số tuyến tính

Ôn tập đại số tuyến tính và ứng dụng trong AI

Đạo hàm một biến

Đạo hàm riêng và Gradient

Ôn tập đạo hàm + ứng dụng trong AI

Jacobian Vector-Vector, Matrix-Vector

Ôn tập Jacobian - Đạo hàm riêng, Gradient và ứng dụng trong AI

Giới thiệu xác suất - Đếm

Xác suất + Định lý Bayes

Ôn tập xác suất và ứng dụng trong AI

Biến ngẫu nhiên + Phân phối rời rạc

Phân phối liên tục

Ôn tập phân phối + ứng dụng trong AI

Phân phối chuẩn

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

1. Công thức toán cơ bản

1.1. [PF] 2.1.1. Ký hiệu toán.mp4

1.2. [PF] 2.1.2. Ký hiệu này thể hiện phép gì?

Click to view more

2. Sigma - Ký hiệu tổng

2.1. [PF] 2.2.1. Ký hiệu tổng đơn

2.2. Chứng minh công thức tổng

Chứng minh công thức tổng

2.3. [PF] 2.2.2. Lập trình thế nào để ra phép tổng

Click to view more

2.4. [PF] 2.2.3. Two Sigma - Tổng lồng tổng.mp4

2.5. [PF] 2.2.4. Công thức tổng trong bài toán AI

2.6. [PF] 2.2.5. Lập trình công thức sau

Click to view more

3. Vector

3.1. [PF] 2.3.1. Không gian nhiều chiều.mp4

3.2. [PF] 2.3.2. Điểm trong không gian 3 chiều.mp4

3.3. [PF] 2.3.3. Điểm trong không gian 3 chiều

Click to view more

3.4. [PF] 2.3.4. Khái niệm vector + chuẩn

3.5. [PF] 2.3.5 Numpy - Thực hành khởi tạo vector và tính chuẩn

3.6. [PF] 2.3.6. Thực hành định nghĩa vector và tính chuẩn

Click to view more

3.7. [PF] 2.3.7. Phép cộng 2 vector.mp4

3.8. [PF] 2.3.8. Phép cộng 2 vector

Click to view more

3.9. [PF] 2.3.9. Nhân một số với vector

3.10. [PF] 2.3.10. Kết quả nào sau đây là đúng hay sai?

Click to view more

3.11. [PF] 2.3.11. Phép nhân vô hướng.mp4

3.12. [PF] 2.3.12. Tại sao khi nhân vô hướng 2 vector gần nhau lại có xu hướng cho kết quả cao?

Click to view more

3.13. [PF] 2.3.13. Cosine giữa 2 vector.mp4

3.14. [PF] 2.3.14. Lập trình hàm tính cosin của 2 vector.

Click to view more

3.15. [PF] 2.3.15. Ý nghĩa độ đo cosin

3.16. [PF] 2.3.16. Tính chất của Vector.mp4

4. Ma trận

4.1. [PF] 2.4.1. Giới thiệu ma trận + Lập trình với Numpy

4.2. [PF] 2.4.2. Các phép toán trên ma trận.mp4

4.3. [PF] 2.4.3. Phép tính này đúng hay sai?

Click to view more

4.4. [PF] 2.4.3. Nhân hai ma trận.mp4

4.5. [PF] 2.4.5. Dự đoán kết quả

Click to view more

4.6. [PF] 2.4.6. Kết quả sau đúng hay sai?

Click to view more

4.7. [PF] 2.4.7. Ứng dụng nhân ma trận

4.8. [PF] 2.4.8. Ma trận nghịch đảo + ma trận chuyển vị

4.9. [PF] 2.4.9. Lập trình biểu thức nhân ma trận

Click to view more

5. Tensor

5.1. [PF] 2.5.1. Khái niệm Tensor

5.2. Ảnh là một Tensor

6. Slide

6.1. Updated - Linear Algebra.ipynb

6.2. 1. Linear Algebra - v3 - Updated.pdf

1. Công thức toán cơ bản

1.1. [PF] 2.1.1. Ký hiệu toán.mp4

1.2. [PF] 2.1.2. Ký hiệu này thể hiện phép gì?

2. Sigma - Ký hiệu tổng

2.1. [PF] 2.2.1. Ký hiệu tổng đơn

2.2. Chứng minh công thức tổng

2.3. [PF] 2.2.2. Lập trình thế nào để ra phép tổng

2.4. [PF] 2.2.3. Two Sigma - Tổng lồng tổng.mp4

2.5. [PF] 2.2.4. Công thức tổng trong bài toán AI

2.6. [PF] 2.2.5. Lập trình công thức sau

3. Vector

3.1. [PF] 2.3.1. Không gian nhiều chiều.mp4

3.2. [PF] 2.3.2. Điểm trong không gian 3 chiều.mp4

3.3. [PF] 2.3.3. Điểm trong không gian 3 chiều

3.4. [PF] 2.3.4. Khái niệm vector + chuẩn

3.5. [PF] 2.3.5 Numpy - Thực hành khởi tạo vector và tính chuẩn

3.6. [PF] 2.3.6. Thực hành định nghĩa vector và tính chuẩn

3.7. [PF] 2.3.7. Phép cộng 2 vector.mp4

3.8. [PF] 2.3.8. Phép cộng 2 vector

3.9. [PF] 2.3.9. Nhân một số với vector

3.10. [PF] 2.3.10. Kết quả nào sau đây là đúng hay sai?

3.11. [PF] 2.3.11. Phép nhân vô hướng.mp4

3.12. [PF] 2.3.12. Tại sao khi nhân vô hướng 2 vector gần nhau lại có xu hướng cho kết quả cao?

3.13. [PF] 2.3.13. Cosine giữa 2 vector.mp4

3.14. [PF] 2.3.14. Lập trình hàm tính cosin của 2 vector.

3.15. [PF] 2.3.15. Ý nghĩa độ đo cosin

3.16. [PF] 2.3.16. Tính chất của Vector.mp4

4. Ma trận

4.1. [PF] 2.4.1. Giới thiệu ma trận + Lập trình với Numpy

4.2. [PF] 2.4.2. Các phép toán trên ma trận.mp4

4.3. [PF] 2.4.3. Phép tính này đúng hay sai?

4.4. [PF] 2.4.3. Nhân hai ma trận.mp4

4.5. [PF] 2.4.5. Dự đoán kết quả

4.6. [PF] 2.4.6. Kết quả sau đúng hay sai?

4.7. [PF] 2.4.7. Ứng dụng nhân ma trận

4.8. [PF] 2.4.8. Ma trận nghịch đảo + ma trận chuyển vị

4.9. [PF] 2.4.9. Lập trình biểu thức nhân ma trận

5. Tensor

5.1. [PF] 2.5.1. Khái niệm Tensor

5.2. Ảnh là một Tensor

6. Slide

6.1. Updated - Linear Algebra.ipynb

6.2. 1. Linear Algebra - v3 - Updated.pdf