• 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

• Python

• Numpy

Ôn tập đại số tuyến tính và ứng dụng 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

• Giới thiệu đạo hàm

• Giới hạn

• Tính liên tục của hàm số

• Đạo hàm và tính liên tục

• Các loại đạo hàm

• 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

• Ôn tập đạo hàm

• Ứng dụng trong AI

• 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

• Đạo hàm riêng

• Gradient trong AI

- Đếm

- Quy tắc cộng

- Quy tắc nhân

- Nguyên lý bù trừ

- Chỉnh hợp

- Tổ hợp

- Hoán vị

• Giới thiệu xác suất

• Liên kết đếm và xác suất

• Xác suất có điều kiện

• Định lý Bayes

Ôn tập xác suất và ứng dụng

• Biến ngẫu nhiên và tính chất

• Phân phối rời rạc và các loại phân phối phổ biến

• 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

• Hàm mật độ xác suất

• Hàm phân phối tích lũy

• Phân phối chuẩn đơn vị

• Kỹ thuật tính xác suất

• Ôn tập phân phối chuẩn

• Ứng dụng trong AI