Phần toán tối thiểu để đọc hiểu ML và Deep Learning: tích vô hướng, nhân ma trận, gradient, quy tắc chuỗi, phân phối xác suất, kỳ vọng, Bayes — mỗi khái niệm đi kèm vài dòng NumPy và chỗ nó xuất hiện trong mô hình thật.
Bộ công cụ hằng ngày của AI Engineer: vector hoá với NumPy, đọc–lọc–gộp–làm sạch dữ liệu với Pandas, vẽ biểu đồ khám phá với Matplotlib. Thực hành trọn một vòng EDA trên Titanic, kết thúc bằng bảng đặc trưng sẵn sàng cho mô hình.