Khoá học này được thiết kế dành riêng cho học sinh cấp 3 trở lên muốn nghiên cứu sâu về ngành trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence, AI). Khoá học đặc biệt chú trọng phát triển trực giác hình học (geometric intuition) của các khái niệm toán học trừu tượng, đồng thời minh hoạ cụ thể qua các ví dụ trong ngành học máy (machine learning) và robotics, từ bước lập mô hình (intuitive problem formulations) cho đến phương pháp và giải thuật (solution approaches & resulting algorithms). 

Phần đầu của khoá học tập trung vào các khái niệm trong không gian vector trừu tượng (abstract, coordinate-free vector spaces). Đây là lĩnh vực xương sống (backbone) cực kỳ quan trọng, đóng vai trò là ngôn ngữ (description language) mà chúng ta sẽ dùng để mô tả, xây dựng các bài toán AI. Phần sau của khoá học tập trung vào các công cụ giúp chúng ta giải các bài toán đã được mô tả. Cụ thể là kiến thức cốt lõi của các ngành như đại số tuyến tính (linear algebra), giải tích hàm (functional analysis), hình học vi phân (differential geometry), tối ưu (optimization), xác suất và thông kê (probability & statistics), lý thuyết thông tin (information theory), logic, etc.

Chú ý (disclaimers): Khoá học này không nhằm mục đích thay thế các khoá học cơ sở về Toán. Học viên được khuyến khích tham dự các khoá học khác một cách bài bản. 

Yêu cầu (prerequisites): học viên cần viết báo cáo dùng LaTEX hoặc Markdown editor trong suốt khoá học. Các bạn có thể tham khảo tài liệu giới thiệu LaTEX để tìm hiểu cách sử dụng LaTEX trên trang OverLeaf, hoặc tài liệu tự học, và loạt video về LaTEX kèm Github sourcecode. Học viên cũng được khuyến khích tạo GitHub (hoặc GitLab) repository để đăng bài tóm tắt và github.io blog qua đó xây dựng profile. Học viên có thể tham khảo tutorial môn Tin của Trại hè Toán & khoa học MaSSP để chuẩn bị.

Chính sách (course policy): Học viên đạt trên 75% điểm số bài tập cuối kỳ sẽ được cấp chứng chỉ hoàn thành khoá học. Học viên đạt trên 85% tổng điểm số bài tập sẽ được xem xét mời thực tập nghiên cứu và phát triển. Học viên chỉ đạt dưới 50% điểm số bài tập ở giữa kỳ sẽ bị buộc không tiếp tục tham gia chương trình. Điểm số mỗi bài tập được tính dựa trên nỗ lực làm bài của học viên, không dựa vào kết quả (đúng/sai hay làm được/không được).

Hình thức: online từ 16/2/2019 đến 16/4/2019. Học phí: tự nguyện đóng góp (voluntary donations to support technical and teaching staff).  

Giáo trình & tài liệu tham khảo (textbooks & references): Giáo trình do giảng viên Ngô Quốc Hưng tổng hợp và biên soạn. Học viên sẽ được giao đọc và tham khảo từ các nguồn sau (theo thứ tự ưu tiên):