Tao Zhexuan empfiehlt es wärmstens und prüft es persönlich: Folgen Sie einfach dieser Liste, um KI für Mathematik zu lernen

Wenn Sie im Bereich KI für Mathematik nicht die richtigen Ressourcen finden konnten, kann diese Liste hilfreich sein.

Gerade wurde der persönliche Blog des berühmten Mathematikers Terence Tao erneut aktualisiert. Dieses Mal haben sie eine Liste nützlicher Ressourcen zusammengestellt, die sich auf KI für Mathematik konzentrieren und für diejenigen gedacht sind, die teilnehmen möchten dem Bereich der mathematischen KI Hilfestellung leisten.

Die Initiative dieser Liste geht auf das letzte Jahr zurück. Die initiierende Organisation wurde vom Seminar „Artificial Intelligence Assisted Mathematical Reasoning“ vorgeschlagen, das von der National Academy of Sciences, Engineering and Medicine der Vereinigten Staaten organisiert wurde Tao fungierte als Gastgeber des Seminars.

Derzeit wurden die URL-Ressourcen veröffentlicht.

Website: https wurde von Professorin Talia Ringer für diejenigen zusammengestellt, die in das Gebiet der KI-Mathematik einsteigen möchten. Dieses Dokument ist jedoch noch nicht fertiggestellt und wird von anderen Forschern noch verbessert (wir können immer noch verschiedene Spuren von Änderungen erkennen). .

Laut Katalog können wir sehen, dass die Listenressourcen sehr umfangreich sind. Es gibt empfohlene Lehrbücher, Kursressourcen, Community-Diskussionen, empfohlene Tools und mehr.

In der Kursspalte sehen wir auch, dass der Kurs für maschinelles Lernen des bekannten KI-Wissenschaftlers Andrew Ng in der empfohlenen Liste erscheint (Sie können direkt dorthin gelangen, indem Sie auf den Link klicken, was sehr praktisch ist).

Für weitere Details zu dieser Liste lesen wir weiter.

Im Bereich Bildung empfiehlt die Liste einige verfügbare Lehrbücher und Umfrageberichte, Wikis und Glossare, Tutorials, Datensätze und Benchmarks, Kursmaterialien usw.

Da KI für Mathematik ein sehr kollaboratives Querschnittsgebiet ist, ist es sehr vorteilhaft, mit Personen zu kommunizieren, die über ergänzende Fachkenntnisse und Erfahrungen verfügen. Auf dieser Grundlage werden in der Liste einige Community-Foren empfohlen, um die Diskussion zu erleichtern.

Das Studium von KI und Mathematik ist natürlich untrennbar mit Tools und Codebibliotheken verbunden. Die empfohlene Liste umfasst Frameworks für maschinelles Lernen, Beweisassistenten, mathematische Tools, mathematische Bibliotheken usw.

In der heutigen Welt, in der große Modelle den Bildschirm überschwemmen, erfordert KI für Mathematik natürlich LLM. Diese Ressourcenliste enthält alle bekannten LLMs in der Liste:

für Mathematik LLM für formal Beweis:

LLM für formalen Beweis:

und Chatbot:

Nachdem wir diese Liste gesehen hatten, sagten alle, dass sie sowohl für Schüler als auch für Lehrer sehr hilfreich sei.

Eine letzte Erinnerung: Diese Liste wird noch verbessert und Sie können die geänderten Informationen jederzeit überprüfen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTao Zhexuan empfiehlt es wärmstens und prüft es persönlich: Folgen Sie einfach dieser Liste, um KI für Mathematik zu lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!