Conference for DevOps, Software Architects and Engineers. Register until August, 22!
×Закрыть

Курс Data Science. Математические Основы

Состоялось
28 февраля (среда)
Место
Киев, ул. Воздвиженская, 34А, Projector
Стоимость
8 000 грн/мес.
Пойдут

Все мы учили математику. Сначала в школе, потом в университете. Но время идет, все забывается. Сталкиваясь с математикой ежедневно в бытовых ситуациях, мы считаем сложные вычисления абстрактными и малоупотребимыми.

Между тем, математика лежит в основе современного программирования. Если вы понимаете ее законы, вам открыта дорога к решению серьезных технологических задач.

После изучения курса вы сможете уверенно использовать методы и модели, которые применяются в Data Science, Machine Learning, обработке изображений, робототехнике, ботах и т.д.

8 000 грн/мес. Оплачивайте курс помесячно или целиком (со скидкой 5%), возможна оплата в рассрочку
27 занятий. 2 раза в неделю, по средам и пятницам в утреннее время с 9:00 до 11:00
16 мест. Мы уделяем внимание каждому студенту курса. Поэтому количество мест ограничено

Преподаватель

Ян Цибулькин

Co-founder & CEO Symica и Cloudozer. Консультант в области AI, robotics, computer vision. Выпускник факультета управления и прикладной математики Московского Физико-Технического Института, Higher Banking School (Франция), 145-й лицей (Киев).

LinkedIn
Facebook

Кому будет полезно

— Программистам, желающим подтянуть математику и понять, как работают алгоритмы и методы, используемые в машинном обучении, обработке изображений и анализе данных.

Для успешного прохождения курса вам необходимо владеть основами программирования и знаниями школьного курса математики.

Для выполнения курсовых работ вам потребуется ноутбук и владение любым удобным для вас языком программирования. На занятиях для большей части примеров будет использоваться Python.

Также рекомендуем освободить около 10 часов в неделю на выполнение домашних заданий :)

Программа курса

Постоянный фидбек. Масса практических заданий по работе с реальными задачами. Выпускной проект.

Производная
Предел последовательности. Что такое производная функции и как ее находить для сложных функций.

Поведение функций
Максимум и минимум функции. Как определить поведение функции при стремлении к бесконечности.

Линеаризация, интеграл, ряд
Линеаризация функции, интегралы, разложение фунции в ряд. Как находить оптимальное решение в задачах оптимизации разного типа. Какие методы используются для стабилизации квадрокоптера на определенной высоте, а также как self-driving car держит полосу на дороге.

Вектор, матрица, скалярное произведение
Вектор, матрица, скалярное произведение векторов и матриц. Применение теории в рекомендательных системах, предлагающих интересующие вас товары.

Операции с векторами
Геометрический смысл операций с векторами. Векторное произведение в 3-мерном пространстве и его смысл.

Линейные уравнения
Линейные преобразования. Решение системы линейных уравнений

Ортогональные преобразования
Ортогональные преобразования. Повороты картинок и Computer Vision. 3D → 2D, восстановление 3D сцены, имея множество фотографий.

Работа с данными
Различные приемы работы с данными (построение гистограм). Среднее значение и среднее отклонение.

Вероятности и распределения
Распределение случайной величины, вероятность. Нормальное и равномерное распределение.

Корреляция двух случайных величин. Регрессия и метод наименьших квадратов.

Математическое ожидание
Как найти оптимальную стратегию в игре с неполной информацией?

Регистрация

Google Calendar iCal
LinkedIn

Нет комментариев

Подписаться на комментарииОтписаться от комментариев Комментарии могут оставлять только пользователи с подтвержденными аккаунтами.

Подписаться на комментарии