Series sách
Toán Học Đằng Sau AI
BỘ SÁCH TOÁN HỌC ĐẰNG SAU AI – CHÌA KHÓA MỞ CÁNH CỬA HIỂU SÂU Nhiều kỹ sư và nhà nghiên cứu AI có thể chạy mô hình thành thạo, nhưng khi gặp vấn đề huấn luyện hoặc muốn đọc hiểu...
4 cuốn
Toán Học Đằng Sau AI
BỘ SÁCH TOÁN HỌC ĐẰNG SAU AI – CHÌA KHÓA MỞ CÁNH CỬA HIỂU SÂU Nhiều kỹ sư và nhà nghiên cứu AI có thể chạy mô hình thành thạo, nhưng khi gặp vấn đề huấn luyện hoặc muốn đọc hiểu paper mới, họ nhanh chóng chạm vào giới hạn vì thiếu nền tảng toán học vững chắc. Bộ sách 'Toán Học Đằng Sau AI' của tác giả Simon Calder ra đời để lấp khoảng trống đó – không phải giáo trình hàn lâm khô khan, mà là một hành trình trực quan qua từng lớp toán học làm nên AI hiện đại.
📘 Cuốn 1 – Toán Học Đằng Sau Trí Tuệ Nhân Tạo: Bắt đầu từ những viên gạch cơ bản nhất: vector, ma trận, không gian nhiều chiều. Bạn sẽ hiểu cách dữ liệu thô – từ pixel, token đến đồ thị – được biểu diễn thành ngôn ngữ số, và vì sao hình học là chìa khóa để AI 'nhìn' và 'hiểu'.
Đây là nền tảng cho mọi thứ phía sau. 📗 Cuốn 2 – Toán Học Cho Machine Learning: Đi sâu vào vòng lặp huấn luyện thực tế.
Đạo hàm ma trận, backpropagation, tối ưu...
Sách trong series
Cuốn 1
Toán Học Đằng Sau Trí Tuệ Nhân Tạo:Hướng Dẫn Trực Quan Về Cách AI Biểu Diễn Dữ Liệu
Simon Calder
Cuốn 1
Toán Học Đằng Sau Trí Tuệ Nhân Tạo:Hướng Dẫn Trực Quan Về Cách AI Biểu Diễn Dữ Liệu
Simon Calder
Bạn gõ một câu hỏi vào ChatGPT và nó trả lời thông minh đến kinh ngạc. Nhưng ẩn sau mỗi từ nó sinh ra là hàng triệu phép tính ma trận được tối ưu hóa bởi gradient. Làm thế nào từ những dãy số vô hồn, AI lại có thể 'hiểu' và 'suy nghĩ'? Câu trả lời không nằm ở...
Cuốn 2
TOÁN HỌC CHO MACHINE LEARNING: Đạo Hàm, Tối Ưu Hóa, Xác Suất Và Quá Trình Huấn Luyện Mô Hình
Simon Calder
Cuốn 2
TOÁN HỌC CHO MACHINE LEARNING: Đạo Hàm, Tối Ưu Hóa, Xác Suất Và Quá Trình Huấn Luyện Mô Hình
Simon Calder
Họ đào tạo một mô hình deep learning với vài dòng code, nhưng khi loss dao động bất thường hoặc validation không cải thiện, họ không biết bắt đầu từ đâu. Sự bất lực đó bắt nguồn từ một khoảng trống: thiếu ngôn ngữ toán học để mô tả chính xác điều gì đang xảy...
Cuốn 3
Toán Học Đằng Sau AI Hiện Đại: From LLMs to Diffusion Models, Reinforcement Learning, and Graph Neural Networks
Simon Calder
Cuốn 3
Toán Học Đằng Sau AI Hiện Đại: From LLMs to Diffusion Models, Reinforcement Learning, and Graph Neural Networks
Simon Calder
Transformer, Diffusion, Graph Neural Networks – mỗi cái tên là cả một hệ thống công thức, nhưng đâu là sợi chỉ đỏ xuyên suốt? Câu trả lời nằm ở toán học: ba trụ cột biểu diễn, mô hình hóa phân phối và ra quyết định. Cuốn sách "Toán Học Đằng Sau AI Hiện Đại"...
Cuốn 4
Toán Học Của Transformer Và LLMs: Attention, Xác Suất Token, Quy Luật Mở Rộng Và Suy Luận Mô Hình Ngôn Ngữ
Simon Calder
Cuốn 4
Toán Học Của Transformer Và LLMs: Attention, Xác Suất Token, Quy Luật Mở Rộng Và Suy Luận Mô Hình Ngôn Ngữ
Simon Calder
Mỗi lần bạn gõ một prompt vào ChatGPT hay bất kỳ LLM nào, hàng tỷ phép nhân ma trận diễn ra bên trong để biến dòng chữ thành phân phối xác suất. Nhưng ít người dùng — thậm chí ít kỹ sư AI — thực sự hiểu được dòng chảy tensor đó vận hành ra sao. Vì sao attenti...