摘要:在当今时代,数据是新能源,是数字经济发展的重要的生产要素,数据专业的建设体现了信息技术发展从“以计算为中心”到“以数据为中心”的路径转变。
在当今时代,数据是新能源,是数字经济发展的重要的生产要素,数据专业的建设体现了信息技术发展从“以计算为中心”到“以数据为中心”的路径转变。
从数据挖掘到智能算法,从大数据处理到精准预测,每一个环节都充满挑战与惊喜。为了帮助读者了解数据驱动下机器学习与人工智能建模计算的数学奥秘,12月10日19:30,华东师范大学数据科学与工程学院教授、博士生导师黄定江邀请你一起走进数据科学与工程专业的核心课程——“数据科学与工程数学基础”,学习数据驱动的机器学习和人工智能建模与计算必备的数学知识,深入了解智能算法的底层逻辑。
主题
数据科学与工程数学基础:面向数据专业的核心数学基础课
时间
2024年12月10日
19:30
嘉宾
黄定江
华东师范大学数据科学与工程学院教授、博士生导师
直播平台
嘉宾介绍
黄定江,华东师范大学数据科学与工程学院教授、博士生导师。曾任职于复旦大学和新加坡南洋理工大学,并担任美国加州大学圣克鲁兹分校计算机系访问教授。主要从事人工智能与机器学习、数学物理及其在能源电力、金融科技等跨领域的大数据解析和应用方面的研究。先后主持承担国家自然科学基金联合基金重点项目和面上项目、国家重点基础研究发展计划(973计划)子课题等多个科研项目。以第一作者身份在国内外重要人工智能会议和期刊发表论文五十多篇,担任神经信息处理系统大会(NeurIPS)、国际万维网大会(WWW)、国际人工智能联合会议(IJCAI)、国际多媒体大会(ACM MM)等20多个国际人工智能会议或期刊的程序委员或评审人。教育部国家线下一流本科课程负责人,曾获国家级教学成果二等奖。
相关图书
《数据科学与工程数学基础》
黄定江 著
99.00 元
978-7-5760-4342-6
《数据科学与工程数学基础》介绍了数据驱动的机器学习、人工智能建模与计算所需的核心数学基础知识,涉及数值线性代数(矩阵计算)、概率论和信息论基础及概率模型估计、最优化方法等。内容按照从模式分析到数据分析再到数学基础的思路来组织,围绕数据分析系统的核心构成:表示、模型和学习形成数据线和数学线两条线。数据线按照数据分析的处理流程,通过大量翔实的案例作为导引,引出所需数学;数学线紧扣数据线,按照知识内容发生的内在自然逻辑顺序展开。两者相辅相成,构成从具体到抽象、从抽象到具体的闭环。
本书在数据科学的定位类似于《离散数学》在计算机科学的定位,配有相当数量的习题,可作为数据科学与大数据技术、人工智能、计算机科学和软件工程等相关专业的本科生或研究生的数学基础课程教材或参考书,也可作为学术和工业界科技人员了解和应用数据科学与大数据技术数学基础的参考手册。
本书特点
BOOK
01内容系统全面,结构清晰严谨
教材全面覆盖了数据科学与工程所需的数学基础,整体结构清晰,各章节之间逻辑紧密。从绪论开始,介绍了数据科学与工程数学基础的背景、定位、应用场景,以及与其他学科的关系,为后续内容奠定基础。接着依次深入讲解数据的低维表示与建模、数据的随机表示与建模,以及数据的数值优化计算。这种全面性为读者提供了一个完整的数学知识体系,使他们能够从多个角度理解和解决数据科学中的问题。
02理论与实践结合,注重应用实例
书中大量运用实际案例帮助读者理解抽象的数学概念和方法在数据科学中的应用。在介绍数学理论的同时,注重阐述其在数据分析、机器学习、人工智能等领域的应用。在图像感知和自然语言处理方面,通过图像分类和文本分类等具体案例,展示了数据驱动的人工智能如何将实际问题转化为数学计算任务,包括数据表示、模型构建、算法应用等。这种理论与实践相结合的方式,使读者不仅能够掌握数学知识,还能理解其在实际工作中的应用方式和价值,培养实际应用能力和创新思维。
03数学基础与学科前沿紧密联系
教材在介绍经典数学理论的基础上,适时融入了数据科学与工程领域的前沿知识和研究成果。通过阐述数学基础与数据科学和工程学科发展的紧密联系,展现了数学作为工具在推动学科发展中的重要性。这种前沿内容的融入,使教材具有较强的时代性和前瞻性,有助于读者从更高层次理解数据科学与工程学科的本质,培养他们运用数学思维解决学科问题的能力,为进一步的研究和创新奠定坚实的基础。
文案:蒋梦婷
制作:黄杨圆
来源:松月颂