Essential Math for AI – Nền tảng toán học cốt lõi để xây dựng hệ thống AI hiệu quả

Cuốn sách thiết kế riêng cho lập trình viên, AI engineer và sinh viên công nghệ muốn học toán ứng dụng một cách thực tế – để hiểu và vận dụng hiệu quả trong các mô hình AI, Machine Learning và Deep Learning.

Essential Math for AI: Next-Level Mathematics for Efficient and Successful AI Systems giúp bạn hiểu bản chất toán học phía sau thuật toán AI: từ đại số tuyến tính, xác suất, thống kê, vi phân – cho đến cách những kiến thức đó ứng dụng trong thực tế như training neural networks, gradient descent, hoặc thiết kế hệ thống đề xuất.

Cuốn sách không tập trung vào chứng minh phức tạp, mà đi thẳng vào trực quan – phù hợp với những người cần toán để làm AI, chứ không chỉ để nghiên cứu lý thuyết.

📌 Bạn sẽ học được:

• Tư duy toán học cần thiết để hiểu và xây dựng hệ thống AI

• Đại số tuyến tính, ma trận, vector, phép biến đổi – áp dụng vào NLP, Computer Vision

• Xác suất & thống kê ứng dụng: phân phối, Bayes, kiểm định giả thuyết

• Giải tích cơ bản, đạo hàm, chuỗi Taylor, tối ưu hàm mục tiêu

• Liên kết trực tiếp toán học với các thuật toán: linear regression, PCA, backpropagation