Основы математики для задач, связанных с анализом данных, обработкой изображений, речи, программированием роботов, ботов и др. 2 месяца, 2 раза в неделю.
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.
● 12 000 грн/мес. Оплачивайте курс помесячно или целиком (со скидкой 5%), возможна оплата в рассрочку
● 18 занятий. 2 раза в неделю, по вторникам и пятницам с 19:30 до 21:30
● 16 мест. Мы уделяем внимание каждому студенту курса. Поэтому количество мест ограничено
Преподаватель
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
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?
Немає коментарів
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів