Toán cho học sâu 

[PF] 6.1.1. Học máy và xác suất

Học máy và xác suất

[PF] 6.2.1. Quy tắc cộng

[PF] 6.2.2. Quy tắc nhân

[PF] 6.2.3. Số lượng mã có thể có?

[PF] 6.2.4. số lượng chuỗi bit

[PF] [Quizz] 6.2.5. Số lượng chuỗi bit kèm điều kiện

[PF] [Quizz] 6.2.6. Số lượng chuỗi bit kèm điều kiện

[PF] 6.2.7. Phần nguyên và nguyên lý chuồng bồ câu

Đếm

[PF] 6.3.1. 2 tên trộm ngân hàng và chỉnh hợp

[PF] 6.3.2. Hoán vị

[PF] 6.3.3. Chỉnh hợp khi n nhỏ hơn k

[PF] 6.3.4. Hai tên trộm ngân hàng quốc tế

[PF] 6.3.5. Công thức tính khi n nhỏ hơn k

[PF] 6.3.6. Công thức ngẫm ra trong tù

Chỉnh hợp, hoán vị

[PF] Bài toán biển số xe

[PF] Bài toán hoán vị chuỗi

Bài tập ôn luyện Chỉnh hợp - Hoán vị

[PF] 6.4.1. Tổ hợp

[PF] 6.4.3. Bài toán con mèo và con cá

[PF] 6.4.4. Bài toán chia nhóm nhảy.

[PF] Bài toán chia đội bóng

Tổ hợp

[PF] Lập trình tính giai thừa

[PF] Lập trình tính chỉnh hợp

[PF] Lập trình tính tổ hợp

[PF] Tổng hợp bài tập đếm chuỗi thành một hàm để lập trình

Bài tập lập trình

1. Counting - v2.pdf

2. Permutations - v2.pdf

3. Combinations - v2.pdf

Slide bài giảng

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

Giới thiệu xác suất - Đếm

<ul><li>Công thức toán cơ bản </li><li>Sigma</li><li>Ký hiệu tổng</li><li>Vector cơ bản và ứng dụng</li><li>Ma trận cơ bản và ứng dụng</li><li>Tensor</li><li>Sách Toán tham khảo</li></ul>

Đại số tuyến tính

Ôn tập đại số tuyến tính và ứng dụng trong AI

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<ul><li>Giới thiệu đạo hàm</li><li>Giới hạn</li><li>Tính liên tục của hàm số</li><li>Đạo hàm và tính liên tục</li><li>Các loại đạo hàm</li></ul>

Đạo hàm một biến

<ul><li>Ứng dụng của Gradient </li><li>Đạo hàm riêng và Gradient </li><li>Gradient Vector - Scalar</li><li>Quy tắc chuỗi nhiều biến</li><li>Giới thiệu thư viện Tensorflow </li><li>Giới thiệu Gradient Tape, tính đạo hàm tự động</li></ul>

Đạo hàm riêng và Gradient

<ul><li>Ôn tập đạo hàm</li><li>Ứng dụng trong AI</li></ul>

Ôn tập đạo hàm + ứng dụng trong AI

<ul><li>Gradient với Jacobian</li><li>Jacobian Vector - vector</li><li>Jacobian Ma trận - ma trận</li><li>Thực hành tính Jacobian</li><li>Bí quyết tính đạo hàm cho các mô hình AI</li></ul>

Jacobian Vector-Vector, Matrix-Vector

<ul><li>Đạo hàm riêng</li><li>Gradient trong AI</li></ul>

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

<ul><li>Giới thiệu xác suất</li><li>Liên kết đếm và xác suất </li><li>Xác suất có điều kiện </li><li>Định lý Bayes</li></ul>

Xác suất + Định lý Bayes

<ul><li>Ôn tập xác suất</li><li>Ứng dụng trong AI</li></ul>

Ôn tập xác suất và ứng dụng trong AI

Biến ngẫu nhiên + Phân phối rời rạc

<ul><li>Hàm mật độ xác suất</li><li>Ôn tập tích phân, một số tích phân đơn giản</li><li>Ứng dụng tích phân giải bài biến ngẫu nhiên liên tục - Phân phối đều</li></ul>

Phân phối liên tục

<ul><li>Ôn tập phân phối</li><li>Ứng dụng trong AI </li></ul>

Ôn tập phân phối + ứng dụng trong AI

<ul><li>Hàm mật độ xác suất </li><li>Hàm phân phối tích lũy </li><li>Phân phối chuẩn đơn vị </li><li>Kỹ thuật tính xác suất</li></ul>

Danh sách chủ đề

Giới thiệu xác suất - Đếm

1. Học máy và xác suất

1.1. [PF] 6.1.1. Học máy và xác suất

2. Đếm

2.1. [PF] 6.2.1. Quy tắc cộng

2.2. [PF] 6.2.2. Quy tắc nhân

2.3. [PF] 6.2.4. số lượng chuỗi bit

2.4. [PF] [Quizz] 6.2.5. Số lượng chuỗi bit kèm điều kiện

2.5. [PF] 6.2.7. Phần nguyên và nguyên lý chuồng bồ câu

3. Chỉnh hợp, hoán vị

3.1. [PF] 6.3.1. 2 tên trộm ngân hàng và chỉnh hợp

3.2. [PF] 6.3.2. Hoán vị

3.3. [PF] 6.3.3. Chỉnh hợp khi n nhỏ hơn k

3.4. [PF] 6.3.5. Công thức tính khi n nhỏ hơn k

5. Tổ hợp

5.1. [PF] 6.4.1. Tổ hợp

5.2. [PF] 6.4.3. Bài toán con mèo và con cá

7. Slide bài giảng

7.1. 1. Counting - v2.pdf

7.2. 2. Permutations - v2.pdf

7.3. 3. Combinations - v2.pdf

Bài học