在過去的幾年里,商業、科學和技術的許多進步都依賴于深度學習和人工智能的驚人進步。這些成就更加彰顯了在各種實際情況下產生的大數據分析、提取和應用的重要性。拓撲數據分析(TDA),顧名思義,就是把拓撲學與數據分析結合的一種分析方法,用于深入研究大數據中潛藏的有價值的關系。拓撲學研究的是一些特殊的幾何性質,這些性質在圖形連續改變形狀后還能繼續保持不變,稱為“拓撲性質”,而在復雜的高維數據內部也存在著類似的結構性質。相比于主成分分析、聚類分析這些常用的方法,TDA 不僅可以有效地捕捉高維數據空間的拓撲信息,而且擅長發現一些用傳統方法無法發現的小分類,具有更大的研究價值。在本課程中,教授將帶領大家學習基本的拓撲數據分析知識,并講述更多實際應用案例,在理論與實踐相結合的基礎上,幫助學生實現學以致用。