Toán học cao cấp cho ngành AI

Nắm vững nền tảng toán học đứng sau Machine Learning & Deep Learning — từ Ax=b\mathbf{Ax}=\mathbf{b} đến ∇θL(θ)\nabla_\theta \mathcal{L}(\theta) — qua bài giảng có cấu trúc, bài tập thực hành và theo dõi tiến độ cá nhân hoá.

Khám phá khoá họcXem bài học mẫu

Đại số tuyến tính

Vector, ma trận, eigenvalue/eigenvector — nền tảng của mọi mô hình học sâu.

Xác suất & Thống kê

Phân phối xác suất, ước lượng, suy diễn Bayes — gốc rễ của machine learning.

Giải tích

Đạo hàm, gradient, chuỗi Taylor — cơ sở của lan truyền ngược (backpropagation).

Tối ưu hoá

Gradient descent và các biến thể — thuật toán huấn luyện mô hình AI.

Cài đặt như một ứng dụng

bmath.vn là Progressive Web App (PWA) — trên điện thoại, chọn "Thêm vào Màn hình chính" từ trình duyệt để dùng như một app thật, hoạt động cả khi mất mạng.