Tao Zhexuan le recommande vivement et le vérifie personnellement : suivez simplement cette liste pour apprendre l'IA pour les mathématiques

Dans le domaine de l'IA pour les mathématiques, si vous n'avez pas réussi à trouver les bonnes ressources, cette liste peut être utile.

Tout à l'heure, le blog personnel du célèbre mathématicien Terence Tao a été à nouveau mis à jour. Cette fois, ils ont compilé une liste de ressources utiles, axées sur l'IA pour les mathématiques et conçues pour ceux qui souhaitent se lancer dans le domaine. domaine de l’IA mathématique fournir de l’aide.

L'initiative de cette liste remonte à l'année dernière. L'organisation initiatrice a été proposée par le séminaire "Artificial Intelligence Assisted Mathematical Reasoning" organisé par l'Académie nationale des sciences, de l'ingénierie et de la médecine des États-Unis. Tao a été l'hôte du séminaire.

Actuellement, les ressources URL ont été rendues publiques.

Site Web : https://docs.google.com/document/d/1kD7H4E28656ua8jOGZ934nbH2HcBLyxcRgFDduH5iQ0/edit

Dans l'introduction de la liste, nous voyons qu'il s'agit d'une liste de ressources préliminaire, initialement fournie par l'UIUC. a été compilé par le professeur Talia Ringer pour ceux qui souhaitent entrer dans le domaine des mathématiques de l'IA. Cependant, ce document n'est pas encore entièrement finalisé et d'autres chercheurs l'améliorent encore (on peut encore voir diverses traces de modifications).

D'après le catalogue, on constate que la liste des ressources est très riche. Il existe des manuels recommandés, des ressources de cours, des discussions communautaires, des outils recommandés, etc.

Dans la colonne cours, on voit également apparaître dans la liste recommandée le cours d'apprentissage automatique du célèbre spécialiste de l'IA Andrew Ng (vous pouvez y accéder directement en cliquant sur le lien, ce qui est très pratique).

Pour plus de détails sur cette liste, lisons la suite.

Concernant l'éducation, la liste recommande certains manuels et rapports d'enquête disponibles, wikis et glossaires, tutoriels, ensembles de données et références, supports de cours, etc.

L'IA pour les mathématiques étant un domaine transversal hautement collaboratif, il est très bénéfique de communiquer avec ceux qui ont une expertise et une expérience complémentaires. Sur cette base, la liste recommande certains forums communautaires pour faciliter la discussion.

L'étude de l'IA et des mathématiques est bien entendu indissociable des outils et bibliothèques de codes. La liste recommandée comprend des frameworks d'apprentissage automatique, des assistants de preuve, des outils mathématiques, des bibliothèques mathématiques, etc.

Dans le monde d'aujourd'hui où les grands modèles inondent l'écran, l'IA pour les mathématiques nécessite naturellement un LLM. Cette liste de ressources donne des modèles généraux accessibles. Les LLM familiers sont tous dans la liste :

pour les mathématiques, LLM pour le formel. preuve :

LLM pour preuve formelle :

et chatbot :

Après avoir vu cette liste, tout le monde a dit qu'elle était très utile tant pour les étudiants que pour les enseignants.

Un dernier rappel, cette liste est toujours en cours d'amélioration, et vous pouvez consulter les changements à tout moment.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!