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本模块将向学生介绍机器学习和人工智能中最广泛使用的一些方法背后的理论基础。我们将深入研究三种学习范式的数学基础,每种范式都包含一种旗舰方法:(i)监督学习的线性回归,(ii)无监督学习的主成分分析,以及(iii)深度学习的反向传播。此外,我们将研究扩散模型背后的数学原理,扩散模型是目前最值得注意的从文本生成图像的生成式人工智能方法之一。除了这些技术的理论方面,学生还将通过讲座中展示的实际示例接触机器学习算法的实际实施。将提供有关所研究方法的编码(使用 Python)的在线教程。

MATH0114 机器学习和人工智能数学

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