首页>澳洲数据科学和人工智能的数学基础Mathematical foundations for data science and AI

数据科学和人工智能的数学基础

MAT9004

Mathematical foundations for data science and AI

学习目标

课程内容:

本课程介绍了计算和统计的基本数学主题,内容涵盖:树和其他图、组合计数、初等概率论原理、线性代数,以及一元和多元微积分的基本概念。

学习成果:

成功完成课程后,学生应该能够:

1、用树和图解决计算机科学中的问题;

2、在组合学中应用计数原理;

3、描述基本概率论的原理,评估条件概率和使用贝叶斯定理;

4、展示线性代数的基本知识和技能,例如矩阵的处理,线性系统的求解,以及行列式的计算和应用;

5、解释微积分的基本概念,涵盖基本的微分和积分,复合函数,反函数和参数函数;

6、执行多变量函数计算的关键技能,例如偏导数的计算,寻找切面和确定驻点,根的发现和优化的凸性。

课程评估:

1、连续评估,40%

2、最终评估(3小时10分钟),60%

如果学生本来可以通过本课程,但没有达到期末考试分数的至少45%,学生将获得不及格(NH)成绩,成绩单上的分数为45。

3、作业1,30%;作业2,30%;Mathematical challenge,40%。

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