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【AI知识学习】数学基础内容
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【AI知识学习】数学基础内容

AI知识学习小助手
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2023-07-10 17:11

想象一下,你正处在一个神秘的房间里,四周摆满了精密的装置和魔幻的机器。这里是AI的世界,它是计算机智能的堡垒。

那么,如何打开这扇通向AI之门的钥匙呢?答案就是学习线性代数!线性代数不仅仅是一门数学学科,它是AI学习的秘密武器。

通过学习线性代数,你将被赋予解读AI工作机制的超能力。AI旨在模仿人类的智能行为,而线性代数为我们提供了一种思考和表示大量信息的工具。

它能够帮助我们理解和操作复杂的数据结构,例如矩阵和向量,这恰恰是AI处理的主要对象。只有深入学习线性代数,你才能解密AI的思维和决策过程。那么,你准备好了吗?拿起线性代数的武器,一起探索AI的奥秘吧!

在最新的该作者的线性代数书籍中,我们做了这样的建议:

在这门课中,你可以通过课程速览选择自己最想补充以及学习的阶段。着重对线性代数矩阵和线性方程式做了拔高,更利于你理解,透彻!通过学习和掌握这些内容,我们可以更好地理解和设计人工智能算法和模型,进而推动人工智能技术的发展。

作者:Hung yi-Lee(李宏毅)

国立台湾大学电机工程系、计算机科学与信息工程系副教授,分别于2010年和2012年获得台湾台北国立台湾大学(NTU)的硕士和博士学位,中国科学院信息技术创新研究中心博士后。

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k近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)是一种简单的分类和回归算法,容易理解和实现,可以在数据到达后立即执行分类和预测任务。

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一位数据科学家和机器学习专家。他在数据科学和机器学习领域拥有丰富的经验,并在数据可视化、模型开发和数据挖掘等方面取得了许多成果。

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