人工智能数学基础课

『课程目录』:
├─01.第一阶段:AI数学基石
│  ├─01.第一章:线性代数
│  │  │  [第1门]AI Math_[第1章]_线性代数.pdf
│  │  │  
│  │  └─视频
│  │          01_本章概述
│  │          02_定义和例子
│  │          03_向量及其运算
│  │          04_向量组的线性组合
│  │          05_向量组的线性相关性
│  │          06_内积的定义
│  │          07_范数的定义
│  │          08_内积的几何解释
│  │          09_矩阵和线性变换
│  │          10_线性变换
│  │          11_矩阵的运算
│  │          12_矩阵的转置
│  │          13_矩阵的行列式
│  │          14_逆矩阵
│  │          15_求解线性方程组
│  │          16_特征值和特征向量
│  │          17_对阵矩阵和正定矩阵
│  │          18_相似矩阵和对角化
│  │          19_二次型
│  │          20_本章小结
│  │          
│  ├─02.第三章:概率论
│  │  │  [第1门]AI Math_[第3章]_概率论.pdf
│  │  │ 
│  │  └─视频
│  │          01-本章概述
│  │          02-基础概念
│  │          03-随机事件的概率
│  │          04-条件概率
│  │          05-事件的独立性
│  │          06-全概率公式和贝叶斯公式
│  │          07-随机变量的定义
│  │          08-概率分布
│  │          09-概率密度函数
│  │          10-随机变量的期望
│  │          11-随机变量的方差
│  │          12-最大似然估计(上) 
│  │          13-最大似然估计(下) 
│  │          14-本章小节
│  │         
│  ├─03.第二章:高等数学
│  │  │  [第1门]AI Math_[第2章]_高等数学.pdf
│  │  │  
│  │  └─视频
│  │          01-本章概述
│  │          02-函数的定义
│  │          03-反函数
│  │          04-复合函数2
│  │          05-引例
│  │          06-导数
│  │          07-函数的求导法
│  │          08-高阶导数
│  │          09-二元函数
│  │          10-二元函数的偏导数
│  │          11-方向导数和梯度
│  │          12-雅可比矩阵
│  │          13-海森矩阵
│  │          14-函数的极值
│  │          15-极值的定理
│  │          16-拉格朗日函数
│  │          17-泰勒展开式
│  │          18-本章小结
│  │       
│  └─04.第四章:最优化
│      │  [第1门]AI Math_[第4章]_最优化.pdf
│      │  
│      └─视频
│              01-本章概述
│              02-基本形式
│              03-分类
│              04-线性规划问题实例
│              05-线性规划的标准形式
│              06-线性规划问题的求解
│              07-空间里的直线
│              08-仿射集
│              09-凸集
│              10-超平面和半空间
│              11-凸函数
│              12-凸优化问题
│              13-本章小结 
│              
├─02.第二阶段:优化论初步
│  ├─01.第一章 优化迭代统一论
│  │  │  [第2门]AI Math_[第1章]优化迭代方法统一论.pdf
│  │  │  
│  │  ├─作业
│  │  │  ├─第一章 优化迭代统一论作业_主观题
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│  │  │  └─第一章 优化迭代统一论作业_客观题
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│  │  └─视频
│  │          01-本微专业概述
│  │          02-线性回归建模
│  │          03-无约束优化分析法(上)
│  │          04-无约束优化分析法(下)
│  │          05-无约束迭代法
│  │          06-线性回归求解
│  │          07-案例分析
│  │          
│  └─02.第二章 深度学习反向传播
│      │  [第2门]AI Math_[第2章]深度学习反向传播.pdf
│      │  
│      ├─第二章 深度学习反向传播作业_客观题
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│      │      
│      └─视频
│              01-回归与分类、神经网络
│              02-BP算法(上)
│              03-BP算法(下) 
│              04-计算图
│          
├─03.第三阶段:优化论进阶
│  ├─01.第一章 凸优化基础
│  │  │  [第3门]AI Math_[第1章]凸优化基础.pdf
│  │  │ 
│  │  └─视
│  │          01-一般优化问题
│  │          02-凸集和凸函数基础(上)
│  │          03-凸集和凸函数基础(下)
│  │          04-凸优化问题
│  │          05-案例分析


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