Math 0-1: Linear Algebra for Data Science & Machine Learning

För kursdeltagaren som söker inblick i machine learning och data science, men känner sig avskräckt av den "kalla" matematikens enorma utbud: välkommen till Math 0-1: Linear Algebra for Data Science & Machine Learning – din vägledare på denna kartliga resa!

📚 Kursöversikt:

Kursrubrik: En Bekväm Vägledning för Artificiell Intelligens, Djupinlärning och Pythonprogrammering

Kurssamtal:

Tänk dig att du står inför en värld där artificiell intelligens (AI) och djupinlärning (DL) är inte längre abstrakta koncept utan verklighetsgrunder för ditt yrke. För att nå detta framtida landscape måste du navigera genom landskapet av matematik – särskilt lineära algebra. Denna gren av matematik är inte bara en fundamental komponent i AI och DL, utan också i alla former av datavetenskap.

Om du har försök att dyka in i dessa områden men hittills känt dig tillbaka till en öken av ekvationer, vektorer och matriser, är det dags att ta steget närmare. Vi kommer att omforma och förenkla denna viktiga kunskap så att du kan förstå och tillämpa den på bara flera timmar snarare än flera semester.

Kurssammansättning:

• Linear Äkvationer: Lösa problemlöst problem med linjära ekvationer och förstå hur de fungerar i kontexten av datauppträkning.
• Matrisoperationer: Utforska dotprodukter, inversmatriser, transponerade matriser, determinanter, spår och mycket mer med enklare metoder och djupare förståelse.
• Lågvärderad approximation: Granska hur man kan reducera komplexiteten i datamängder med effektiva tekniker.
• Positiv- och negativ definithet: Förstå dessa egenskaper och deras betydelse för att tolka och manipulera data effektivt.
• Eigenvärden och eigenvektorer: Upptäck de grundläggande principerna bakom denna koncept och hur de används i moderna AI-modeller som GPT-4, diffusionmodeller för generativ konst och Large Language Models (LLMs) med LoRA-arkitektur.

Python Programmering: Använd Python – en programmeringsspråk som är bredförgrenad inom AI och DL – för att illustrera dessa koncept på ett intuitivt och tillämpligt sätt. Ingen förehavende kunskap om Python är nödvändig innan du börjar kursen, men den kommer att vara en värdefull tillvägagång för din AI-resa.

Kurstecknisk: Detta kursinnehåll är avsedd praktisk och inriktat på de mest relevanta och effektiva temana som direkt överförs till användning i AI och data science. Du kommer att kunna tillämpa dessa färdigheter redan från dag en, medan du undviker det ömsom trötta och outtröttliga college-programmet i lineär algebra.

Ansvarsuppfattning: För att maximera din framgång på kursen, är det förväntat att du redan har en fast förkunskap i högskolematematik inklusive funktioner, algebra och trigonometri.

🌟 Anslut dig till oss på denna resa genom att boka din plats i kursen nu! 🌟

Läs klart och med förståelse – vi tar dig genom de komplexa och avancerad matematiska koncept som är grundläggande för din framtida arbetsvärld i AI och data science. Kom ihåg, du inte behöver vara en matematiker för att bli en pionjär inom dessa fält – vi kommer att göra det enkelt för dig! 🚀

Suggesterade kursförberedningar:

• Fast förkunskap om högskolematematik, inklusive funktioner, algebra och trigonometri.
• En öppna och vilja att lösa problem och utforska hur matematik och programmering kan skapa mervärde i AI och data science.
• En computer med Python installerat (och en liten vinkling här: Jupyter Notebook är ett fantastiskt verktyg för att experimentera med kod och visualisera dina resultat).