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#資料科學家必學的機器學習先修課
#早鳥8折倒數2週

❓ 除了會寫程式，演算法背後的數學基礎你理解了嗎？
就像蓋一棟房子，地基要扎實房子才會穩，在資料科學領域中，學習數學與統計就像打地基，當地基不穩時，房子就會容易垮，唯有掌握數學與統計基礎觀念，你的機器學習才會穩。

🏆 一次打好統計數學6基礎
課程內容包含54個單元(33個課程影片+21個自我測驗)，共5.8小時課程，內容深入淺出搭配經典案例與圖表說明，從高中數學基礎開始複習，並帶你延伸到機器學習中的實際運用與實作，讓初學者補上斷層，輕鬆理解機器學習的應用與概念。

📌 強化機器學習基本功
✔ 向量、矩陣和張量實作
✔ 範數與特徵分解實作
✔ 梯度視覺化實作
✔ 機率分佈視覺化實作
✔ 協方差矩陣計算實作
✔ 假設檢定實作（A/B Test）
✔ 運用數學基礎進行機器學習實作
✔ 運用數學基礎進行深度學習實作

❤️ 免費試閱專區：
🔑 課程規劃與範疇：https://www.tibame.com/course/1972/mission/31433

🔑 基礎幾何
https://www.tibame.com/course/1972/mission/30699

🔑 梯度視覺化實作
https://www.tibame.com/course/1972/mission/30711

📢 早鳥課程連結：
👉 https://bit.ly/3gLrEjh

#當一位資料科學家別說你不懂數學

🔸 進行機器學習前，這些數學基礎你理解了嗎？
純量、向量，矩陣、張量、特徵值和特徵向量
梯度優化、機率分佈、假設檢定概念..等

🔸資料科學家必學的機器學習先修課
這是一堂以「初學者」或對「機器學習」有興趣的人所設計的「機器學習先修課」，希望可以讓初學者補上那些斷層，較容易理解機器學習的應用概念。

課程5.8小時29個單元超高CP值！
主要包含：
☑ 機器學習需要的數學基本概念
☑ 機器學習需要的線性代數
☑ 機器學習需要的多元微積分
☑ 機器學習需要的機率分布
☑ 機器學習需要的基礎統計
☑ 數學在機器學習的應用

從數學基礎開始複習，並延伸到機器學習的運用概念，
一次打好統計數學6基礎，不再是一位只會跑分析的工具人～

立刻打造數學基礎與統計地基
👉 https://bit.ly/3gLrEjh

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#手刀報名

--課程已於 2020 年 8 月更新--

使用完整的機器學習、資料探勘和人工智慧模型的工具箱，進入由深度神經進化( Deep NeuroEvolution )優化的混合人工智慧模型的新時代

在本課程中，將教你如何開發基於最強大的混合智慧系統的最強大的人工智慧模型。 到目前為止，這個模型被證明是有史以來最先進的人工智慧，在所有的人工智慧競賽中以難以置信的高分擊敗了它的先行者。

這種混合模型被恰當地命名為完整世界模型，它結合了不同人工智慧分支的所有最先進的模型，包括深度學習，深度強化學習，政策梯度，甚至深度神經進化( Deep NeuroEvolution )。

通過本課程的學習，你將有機會學習如何結合以下模型，以實現最佳的人工智慧系統:

完全連結的神經網路

卷積神經網路 ( CNN )

迴歸神經網路 ( RNN )

變分自動編碼器

混合密度網路

遺傳演算法

進化策略

協方差矩陣適應( Covariance-Matrix Adaptation )進化策略

參數探索( Parameter-Exploring )策略梯度

還有很多其它內容

因此，你得到的不僅僅是另一個簡單的人工智慧課程，而是將課程和專業工具箱結合在一起的最強大的人工智慧模型。 你可以下載這個工具箱，並用它來建立混合智慧系統。

https://softnshare.com/artificial-intelligence-masterclass/