Foundational Mathematics for AI
Coursera
32 Cours
Johns Hopkins University is a globally recognized research university comprising 9 schools and campuses worldwide. It provides more than 260 degree programs, ranging from undergraduate to graduate and postdoctoral studies.
Aperçu
Embarquez pour un voyage complet à travers les fondations mathématiques de l'intelligence artificielle avec le cours "Mathématiques Fondamentales pour l'IA". Offert par l'Université Johns Hopkins via Coursera, ce cours est méticuleusement conçu pour les apprenants de divers horizons académiques. Il relie les concepts mathématiques clés avec des applications réelles de l'IA, vous permettant d'employer des techniques mathématiques essentielles pour le développement de l'IA.
À la fin de ce cours, vous aurez acquis la compétence d'appliquer des fonctions, matrices et vecteurs pour représenter et analyser efficacement les relations de données. Maîtrisez l'utilisation des statistiques descriptives et des techniques de visualisation pour explorer et résumer succinctement des ensembles de données. Acquérez les compétences pour résoudre des systèmes d'équations linéaires et modéliser des relations complexes en utilisant la régression linéaire sur une ou plusieurs variables.
De plus, plongez dans les principes fondamentaux de la probabilité, y compris l'application du théorème de Bayes, tout en progressant vers des techniques mathématiques sophistiquées en calcul. Développez votre compréhension des dérivées et des intégrales pour analyser les taux de changement et les distributions, essentiels pour l'optimisation et la modélisation dans les contextes de l'IA.
Explorez les concepts de l'algèbre linéaire, en utilisant des sujets avancés tels que les vecteurs propres, les déterminants, et les transformations linéaires pour réaliser la réduction de dimensionnalité et les algorithmes de classification. Ce programme spécialisé offre des techniques mathématiques directement applicables à l'IA et à l'apprentissage automatique, comblant efficacement le fossé entre la théorie et l'application pratique.
Engagez-vous avec des modules interactifs, des ensembles de données réels, et des outils tels que Python et Excel pour non seulement appréhender les concepts, mais aussi les appliquer pour résoudre des problèmes concrets. Les modules de cours, y compris les Statistiques Descriptives, l'Algèbre Linéaire, la Probabilité, et l'Optimisation, sont structurés pour renforcer progressivement vos connaissances tout en reliant chaque idée aux applications pratiques de l'IA.
Que vous cherchiez à modéliser des salaires en utilisant la régression linéaire ou à appliquer des tactiques d'optimisation dans les algorithmes de clustering, obtenez des connaissances complètes sur les applications de la théorie. Ce cours vous dote non seulement de la fluidité mathématique pour des études avancées de l'IA comme l'apprentissage profond ou le traitement du langage naturel, mais vous prépare également à contribuer significativement au domaine en évolution rapide de l'intelligence artificielle.
Idéal pour les ingénieurs, les data scientists ou les passionnés d'IA, ce cours offre la base mathématique nécessaire pour comprendre et participer à l'avant-garde de l'IA. Rejoignez-nous pour maîtriser les compétences mathématiques fondamentales et obtenir un avantage compétitif en intelligence artificielle.
Université : Université Johns Hopkins
Fournisseur : Coursera
Catégories : Cours de Mathématiques, Cours de Calcul, Cours d'Algèbre Linéaire, Cours de Dérivées, Cours de Théorie des Probabilités, Cours de Matrices, Cours de Vecteurs