数学用 AI の分野で、適切なリソースが見つからない場合は、このリストが役立つかもしれません。
たった今、有名な数学者テレンス・タオの個人ブログが再び更新されました。今回は、数学のための AI に焦点を当てた、数学を志す人向けに設計された役立つリソースのリストがまとめられました。数学AIの分野を支援します。 このリストの取り組みは、昨年に遡ります。開始団体は、米国科学工学医学アカデミー主催のセミナー「人工知能による数学的推論」によって提案されました。タオがセミナーの司会を務めました。 現在、URLリソースは公開されています。 wwebsite：https：//docs.google.com/docume.com/document/d/1kd7h4e28656ua8jogz934nbh2hcblyxcrgfdduh5iq0/editこの文書は、AI 数学の分野に参入したい人向けに Talia Ringer 教授によって編集されましたが、Tao Zhexuan と他の研究者はまだ完成していません (さまざまな修正の痕跡がまだ見られます)。 。 カタログによると、リストのリソースが非常に豊富であることがわかります。推奨される教科書、コース リソース、コミュニティのディスカッション、推奨されるツールなどがあります。 コースの欄には、有名な AI 学者 Andrew Ng の機械学習コースもおすすめリストに表示されています (リンクをクリックすると直接アクセスでき、非常に便利です)。 教育に関しては、リストでは利用可能な教科書と調査報告書、Wiki と用語集、チュートリアル、データセットとベンチマーク、コース教材などを推奨しています。 AI for Math は非常に協力的な分野であるため、補完的な専門知識や経験を持つ人々とコミュニケーションをとることは非常に有益です。これに基づいて、リストでは議論を促進するためにいくつかのコミュニティ フォーラムを推奨しています。 もちろん、AI と数学の学習はツールやコード ライブラリと切り離すことはできません。推奨リストには、機械学習フレームワーク、証明アシスタント、数学ツール、数学ライブラリなどが含まれます。 大規模なモデルが画面に溢れている今日の世界では、数学用 AI には当然 LLM が必要です。このリソース リストには、アクセス可能な一般的なモデルがすべて含まれています: 数学用 LLM。証明:
正式証明の LLM:
およびチャットボット:
このリストを見た後、誰もが、これは生徒と教師の両方にとって非常に役立つと言いました。
最後にもう一度お知らせしますが、このリストはまだ改善されており、変更された情報はいつでも確認できます。
以上がTao Zhexuan は個人的にこれを強く推奨し、チェックしています: このリストに従って、数学用 AI を学習してくださいの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
