Foundations of Artificial Intelligence: Theory and Algorithms (bằng tiếng Anh).

Trí tuệ nhân tạo là động lực của công nghệ hiện đại, nhưng để thực sự làm chủ nó thì cần phải hiểu sâu về các nguyên tắc toán học và thuật toán. Chương trình này cung cấp khung khái niệm bạn cần để vượt qua việc sử dụng công cụ đơn giản. Vào cuối khóa học này, bạn sẽ có thể phân biệt rõ ràng sự khác biệt giữa các cách tiếp cận AI cốt lõi, hiểu cơ học của các mô hình học tập khác nhau, và phân tích cách dữ liệu và logic dẫn dắt hành vi thông minh trong các hệ thống phức tạp. Bạn sẽ học được: * Hiểu được thuật ngữ cốt lõi, lịch sử và các nhánh chính của trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu. * Giỏi các nguyên tắc cơ bản của các thuật toán cổ điển, bao gồm cây quyết định, tập hợp, và mô hình hồi quy. * Học nền tảng lý thuyết của các mạng nơron hiện đại, bao gồm các khái niệm như chức năng kích hoạt và kiến trúc biến đổi cơ bản. * Apply concepts of data preprocessing, feature engineering, và đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các chỉ số chính. * Hiểu tầm quan trọng quan trọng của mô hình giải thích, công bằng và các cân nhắc đạo đức trong thiết kế hệ thống AI. Chúng tôi bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và tiến triển có hệ thống thông qua các mô hình học máy cổ điển trước khi khám phá cơ học lý thuyết của học sâu hiện đại và những hàm ý của nó. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu, không có kinh nghiệm trước đó trong AI hay toán học cao cấp. Nếu bạn tò mò về "làm thế nào" và "tại sao" đằng sau các hệ thống thông minh, đây là điểm bắt đầu hoàn hảo. Bắt đầu xây dựng kiến thức cơ bản của bạn về lý thuyết AI hôm nay.