Essential Math for AI:คณิตศาสตร์สำหรับพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์
เรียนเขียนโปรแกรม Python เพื่อประยุกต์คณิตศาสตร์ไปใช้ในการสร้างและปรับปรุงโมเดลปัญญาประดิษฐ์ สำหรับผู้เริ่มต้น
Ratings 5.00 / 5.00
What You Will Learn!
- ผู้เรียนจะเข้าใจเกี่ยวกับแนวคิดและทฤษฎีคณิตศาสตร์ที่เป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนาและทำงานกับปัญญาประดิษฐ์.
- ผู้เรียนจะได้เรียนรู้การทำงานของอัลกอริทึม และเทคนิคที่จำเป็นในการสร้างและปรับปรุงอัลกอริทึมสำหรับระบบปัญญาประดิษฐ์.
- ผู้เรียนจะได้ฝึกทักษะในการใช้คณิตศาสตร์เพื่อแก้ปัญหาทางด้าน AI และการวิเคราะห์ข้อมูล.
- ผู้เรียนสามารถนำความรู้ทางคณิตศาสตร์ไปใช้ในการพัฒนาโมเดล AI และระบบปัญญาประดิษฐ์ที่มีประสิทธิภาพ.
Description
พบกับโลกของปัญญาประดิษฐ์ด้วย 'Essential Math for AI' คอร์สนี้เสนอบทเรียนที่เน้นคณิตศาสตร์ที่สำคัญและจำเป็นสำหรับนักพัฒนาและผู้สนใจในการสร้างระบบปัญญาประดิษฐ์ที่มีประสิทธิภาพ คอร์สนี้จะช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจทฤษฎีคณิตศาสตร์และตัวชี้วัดที่จำเป็นสำหรับการสร้างและปรับปรุงโมเดลปัญญาประดิษฐ์ ไม่ว่าจะเป็นนักพัฒนาที่กำลังเริ่มต้นหรือผู้ที่ต้องการเข้าใจหลักการทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ใน AI ก็สามารถเรียนรู้ได้, คอร์สนี้จะทำให้ผู้เรียนมีพื้นฐานและความเข้าใจในทางคณิตศาสตร์ที่สำคัญ !!
เรียนเขียนโปรแกรม Python Essential Math for AI : คณิตศาสตร์สำหรับพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์
Workshop 1 เรียนเขียนโปรแกรม Python สำหรับการบวก, ลบ, คูณ scalar, และการทำ Dot Product, การคำนวณ Eigenvalues และ Eigenvectors สำหรับ Matrix, Singular Value Decomposition (SVD)
Workshop 2 เรียนเขียนโปรแกรม Python สำหรับคำนวณ Derivatives สำหรับ Gradient Descent, การคำนวณ Integrals สำหรับคำนวณพื้นที่ใต้ Curve, Partial Derivatives.
Workshop 3 เรียนเขียนโปรแกรม Python สำหรับ Probability and Statistics ความน่าจะเป็นและสถิติ Gaussian(Normal) Distribution, Bernoulli Distribution, การคำนวณ Expectation, Variance, และ Covariance สำหรับการทำนาย. Hypothesis Testing การทดสอบสมมติฐานทางสถิติ.
Workshop 4 Gradient Descent ปรับพารามิเตอร์เพื่อลดความคลาดเคลื่อนมากที่สุด, Constrained Optimization การแก้ปัญหาในขอบเขตหรือเงื่อนไขที่บังคับใช้.
Workshop 5 การใช้ Graph Theory แสดงโครงสร้างข้อมูลเข้าใจโครงสร้างข้อมูลแบบต่าง ๆ ที่มีความซับซ้อน ในการหาทางที่ดีที่สุด (Shortest Path) Using NetworkX
Workshop 6 การคำนวณวัดความไม่แน่นอนในค่า Entropy, Cross-Entropy, KL Divergence
Who Should Attend!
- ผู้ที่ต้องการพัฒนาความรู้ทางคณิตศาสตร์ที่เป็นพื้นฐานสำหรับการสร้างและปรับปรุงโมเดลปัญญาประดิษฐ์.
- ผู้เริ่มต้นเรียนรู้การเขียนโปรแกรม นักพัฒนาโปรแกรม โปรแกรมเมอร์ ที่สนใจงานด้าน Data Science และ AI Engineering
- คนที่ต้องการทำความเข้าใจคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างโมเดล AI.
- ผู้ที่ต้องการเรียนรู้ความรู้ทางคณิตศาสตร์ที่มีประโยชน์สำหรับสาขาการเรียนรู้เชิงลึกและปัญญาประดิษฐ์.
- ผู้ที่สนใจในการเข้าใจพื้นฐานของ AI.