#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

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

  • Giới thiệu đạo hàm

  • Giới hạn

  • Tính liên tục của hàm số

  • Đạo hàm và tính liên tục

  • Các loại đạo hàm

3

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

4

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

5

Giới thiệu xác suất - Đếm

- Đếm

- Quy tắc cộng

- Quy tắc nhân

- Nguyên lý bù trừ

- Chỉnh hợp

- Tổ hợp

- Hoán vị

6

Xác suất + Định lý Bayes

  • Giới thiệu xác suất

  • Liên kết đếm và xác suất

  • Xác suất có điều kiện

  • Định lý Bayes

7

Biến ngẫu nhiên + Phân phối rời rạc

  • Giới thiệu biến nhẫu nhân

  • Biến ngẫu nhiên nhị phân và nhị thức

  • Hàm khối + hàm phân phối tích lũy

  • Kỳ vọng và phương sai

8

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

9

Phân phối chuẩn

  • Hàm mật độ xác suất

  • Hàm phân phối tích lũy

  • Phân phối chuẩn đơn vị

  • Kỹ thuật tính xác suất