¿Cuántas matemáticas necesito saber para aprender IA?

Para tener una base matemática básica, debe tener algún conocimiento de los siguientes conceptos matemáticos:
– Probabilidades y estadísticas
– Álgebra lineal
– Optimización
– Cálculo multivariable
– Análisis funcional (no esencial)
– Lógica de primer orden (no esencial)
Puede encontrar material razonable sobre la mayoría de estos buscando “notas de conferencia ” en Google. Por lo general, encontrará buenas notas de clase compiladas por un profesor que enseña ese curso. Los primeros resultados deberían darle un buen conjunto para elegir.

Por ejemplo, aquí hay una lista de algunas notas de clase:

Probabilidad y estadísticas: http://www2.aueb.gr/users/demos/…

Álgebra lineal: https://www.math.ku.edu/~lerner/…

Optimización: http://www.ifp.illinois.edu/~ang…

Cálculo: https://www.math.wisc.edu/~angen…

Cálculo matricial: http://www.atmos.washington.edu/…

Debes echar un vistazo a estos, sin entrar en demasiados detalles. Puede volver a estudiar los temas cuando sea necesario mientras aprende ML.

Puedes aprender IA de este curso de mayor venta disponible en Udemy que solo requiere matemáticas de secundaria para comenzar.

¡Combina el poder de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para crear una IA potente para aplicaciones del mundo real!

¿Quién es el público objetivo?

  • Cualquier persona interesada en inteligencia artificial, aprendizaje automático o aprendizaje profundo

Enlace del curso: Inteligencia artificial AZ ™: aprenda a construir una IA

¿Que aprenderás?

  • Construye una IA
  • Comprender la teoría detrás de la inteligencia artificial
  • Hacer un auto virtual
  • Haz una IA para vencer a los juegos
  • Resolver problemas del mundo real con IA
  • Domina los modelos más modernos de IA
  • Q-Learning
  • Deep Q-Learning
  • Aprendizaje Q convolucional profundo
  • A3C

Requisitos para tomar este curso

  • Solo matemáticas de secundaria

Descripción del curso por instructor

Aprenda los conceptos clave de IA y el entrenamiento de intuición para ponerse al día rápidamente con todas las cosas de IA. Cubierta:

  • Cómo comenzar a construir IA sin experiencia previa en codificación usando Python
  • Cómo fusionar AI con OpenAI Gym para aprender de la manera más efectiva posible
  • Cómo optimizar tu IA para alcanzar su máximo potencial en el mundo real

Esto es lo que obtendrá con este curso:

1. Completa habilidades de inteligencia artificial para principiantes y expertos : aprenda a codificar inteligencia artificial que mejora por sí misma para una variedad de propósitos. De hecho, codificamos junto con usted. Cada tutorial comienza con una página en blanco y escribimos el código desde cero. De esta manera, puede seguir y comprender exactamente cómo se une el código y qué significa cada línea.

2. Plantillas de código: además, obtendrá plantillas de código de Python descargables para cada IA ​​que cree en el curso. Esto hace que construir una IA verdaderamente única sea tan simple como cambiar algunas líneas de código. Si liberas tu imaginación, el potencial es ilimitado.

3. Tutoriales de intuición: donde la mayoría de los cursos simplemente te bombardean con una teoría densa y te ponen en camino, creemos en desarrollar una comprensión profunda no solo de lo que estás haciendo, sino por qué lo estás haciendo. Es por eso que no te lanzamos matemáticas complejas, sino que te enfocas en desarrollar tu intuición en la codificación de la IA para obtener resultados infinitamente mejores en el futuro.

4. Soluciones del mundo real: lograrás tu objetivo no solo en 1 juego, sino también en 3. Cada módulo se compone de diferentes estructuras y dificultades, lo que significa que serás lo suficientemente hábil como para construir una IA adaptable a cualquier entorno en la vida real, en lugar de simplemente pasar una memoria glorificada “prueba y olvida” como la mayoría de los otros cursos. La práctica realmente hace la perfección.

5. Soporte en curso: estamos totalmente comprometidos a hacer de este el curso de IA más accesible y orientado a resultados del planeta. Esto requiere que estemos allí cuando necesite nuestra ayuda. Es por eso que hemos reunido un equipo de científicos de datos profesionales para apoyarlo en su viaje, lo que significa que recibirá una respuesta de nosotros dentro de un máximo de 48 horas.

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Probabilidad : conceptos básicos, probabilidad condicional, momentos, máxima verosimilitud, distribución t, estadística chi-cuadrado, desigualdad de Jensens, lema de Borel cantelli, continuidad de Lipschitz y algunos conceptos básicos de teoría de la información (entropía, divergencia KL).

Álgebra lineal: multiplicación de matrices, rango de matrices, valores y vectores propios, descomposición de valores singulares, descomposición de Cholesky y otros métodos de reducción de matrices

Cálculo : ecuaciones de diferenciación parcial, arpillera.

Todo esto debe saberse y, por supuesto, hay muchas cosas que requieren desigualdades matemáticas y métodos de optimización más avanzados. Pero este debería ser un buen punto de partida.

También tuve una pregunta similar hace unos días, ya que quería ingresar al aprendizaje automático. Leí muchos artículos y pregunté a muchas personas mayores y finalmente comencé a aprender.

Me di cuenta de que si solo desea aplicar las cosas y desea desarrollar alguna aplicación o desea aplicar el aprendizaje automático en diferentes problemas, necesita saber Probabilidad y Estadística y conceptos básicos de álgebra lineal.

Pero si desea estudiar cómo funcionan las cosas, los algoritmos y su funcionamiento, o si desea investigar en cualquier campo relacionado, debe ser bueno en matemáticas y debe conocer al menos el cálculo básico y las ecuaciones diferenciales.

Además, diría que solo comienza tu viaje y podrás aprender cosas cuando las necesites. No tengas miedo de comenzar algo nuevo, solo pruébalo.

feliz codificación 🙂

Al menos debes saber y tener un buen dominio sobre las matemáticas de nivel de graduación .