新的时代,程序员想要跨入 AI 之门,首先要建立起全面的视野,培养充足的兴趣,并必须加强基础学习。人工智能实际上是一个将数学、算法理论和工程实践紧密结合的领域。人工智能扒开来看就是算法,也就是数学、概率论、统计学、各种数学理论的体现。想要在人工智能抓住机遇,加强基础理论——数学基础的学习,已经到了最紧迫的时刻!
徐老师
211高校一线在职教师,哈尔滨理工大学应用数学硕士,德国明斯特大学计算机应用技术博士。主讲高等数学,线性代数,概率论与数理统计,C语言,Java语言,Matlab语言,数学建模等课程,主持省级和国家级课题项目5项,获省教学成果二等奖(第一完成人)。有 9 年的算法研究经验,熟悉机器学习、深度学习、大数据分析等算法模型,掌握数据预处理、特征提取与选择、回归分析、聚类、分类、人工神经网络等算法模型。近三年,在机器学习、模式识别领域发表被SCI或EI检索的论文10余篇。
理论性——真正的理解数学公式背后的逻辑
实操性——讲解数学公式在人工智能中有何应用意义
权威性——大学多年的讲课经验,深入浅出的讲解数学理论
逻辑性——从高等数学讲起,逐步深入线性代数、概率、优化理论
12月2日公开课,2学时
高等数学 共39学时 ,12月9日-1月20日 每周六日晚 7:00 - 10:00
线性代数 共30学时,1月27日-3月4日(2月17日18日除外) 每周六日晚 7:00 - 10:00
概率论 共39学时,3月10日-4月21日 每周六日晚 7:00 - 10:00
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