人工智能系列-概率与统计

课程目标:人工智能概率与统计学篇。数学知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,理解复杂算法的必备要素

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课程目标

人工智能概率与统计学篇。数学知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,理解复杂算法的必备要素

适用人群

人工智方向学习者,开发转算法和数据挖掘者

课程简介

课程概述

   推出人工智能系列课程。本课程为人工智能第一阶段的数学基础-概率与统计篇了解课程体系的同学可参看人工智能系列课程体系


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课程重要性

         随着科技的快速发展,人工智能的热度越来越高。而数学知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,是理解复杂算法的必备要素。在机器学习工作流程中,数学与代码高度交织在一起,代码通常可以根据数学直观地构建,甚至会共享数学符号与句法。

对于大多数新手来说,弄清楚入门人工智能需要哪些数学基础、需要熟悉什么框架等,都至关重要。机器学习是一个异常丰富的研究领域,有大量未解决的问题:公正、可解释性、易用性。如同所有的学科一样,它的基本思想不是请求式的过程,而是需要耐心地用高级数学框架思考重大难题找到解决方案。在机器学习中,不论是在算法上理解模型代码,还是在工程上构建系统,数学都有着其重要意义。因此,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识。

人工智能系列课程体系

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第一章随机事件与概率
10节1小时13分钟
1-1说在前边的话 [免费试看]
01:29
1-2随机事件概念介绍
08:21
1-3随机事件之间的关系
09:57
1-4古典概率模型
05:50
1-5概率的性质
05:48
1-6条件概率的计算与性质
09:05
1-7全概率公式
07:42
1-8叶贝斯公式
07:36
1-9独立事件与多个事件的独立
09:02
1-10n重贝努利实验
08:35
第二章随机变量与重要分布
9节35分钟
2-1随机变量的概念
01:46
2-2离散型随机变量与分布律
02:06
2-30-1分布与二项分布
04:09
2-4泊松分布
03:54
2-5随机变量的分布函数
04:23
2-6连续型随机变量的概率
06:44
2-7均匀分布
05:44
2-8指数分布
04:06
2-9正态分布与标准正态分布
02:33
第三章期望
4节12分钟
3-1随机变量的期望
03:33
讲师介绍
王军伟
讲师评分4.9分
从事软件工程行业近7年,毕业于天津城市建设大学。曾就职于“丹麦外资诺和诺德科技”担任大数据分析架构师;“美国外资沃克斯科技研发经理;”天弘基金“高级开发工程师。主导并研发了”UMMS只能农业平台“,”EFS罪犯抓捕系统(语音分析,手机定位,人脸识别,车牌识别,数据碰撞)“等大数据智能项目。 擅长领域:大数据处理,大数据-人工智能算法,数据结构,平台架构。擅长语言:大数据分析,算法,架构,Java, Python,Golang。主要从事与物联网行业的大数据分析,智能分析识别。服务于金融,政府,公安部门等执法部门,目前就职于天弘基金金融行业。
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