Сучасна диджитал-освіта для дітей — безоплатне заняття в GoITeens ×
Mazda CX 30
×

Онлайн-курс «Линейная Алгебра для Data Science» (подія в архіві)

Состоялось
14 июня 2021 (понедельник)
Место
Online
Стоимость
6500 грн/месяц

Интенсивный курс по прикладной линейной алгебре для работы с data science и machine learning.

Математика лежит в основе всех без исключения прикладных наук. Современные технологии машинного обучения особенного сильно опираются на несколько разделов математики, из которых Линейную Алгебру можно смело поставить на первое место.

Линейная алгебра является важнейшим фундаментом многих компьютерных наук, включая Data Science, Computer Vision, Natural Language Processing и т.д. К сожалению, именно этот предмет зачастую преподается с большим отрывом от прикладных задач.

Мы создали 2-месячный курс, чтобы помочь освежить основные понятия Линейной Алгебры. А также на реальных примерах посмотреть — как они работают в разнообразных современных приложениях и алгоритмах.

Начнем с линейных пространств и вспомним, как наборы данных можно представить в виде множества векторов в многомерном векторном пространстве. Рассмотрим типичные задачи в 2D и 3D пространствах. Вспомним матрицы и для чего они нужны. Рассмотрим применение линейной алгебры в алгоритмах SVM, линейной регрессии, сокращении размерности пространств. Рассмотрим основы 3D/2D преобразований в задачах компьютерного зрения.

старт 14 июня — заявки принимаем до 7 июня
6500 грн/месяц — или целиком 12 350 грн (со скидкой 5%)
25 студентов — мы уделяем внимание каждому студенту, потому количество мест в группе ограничено

Детали и регистрация

Куратор

Ян Цибулькин

Co-founder Bldbox, Cloudozer, Symica. Выпускник факультета управления и прикладной математики Московского Физико-Технического Института.

Программа курса

1. Vectors
— Geometric properties
— Line equation
— Basis
— Plane equation

2. Normed Vector Spaces
— K-Means
— Normalization
— K-NN

3. Inner product space
— Dot product properties
— Hyperplanes
— Hyperplanes equation comparison
— Half-space
— SVM

4. Matrices
— Matrix operations
— Matrix as a function
— Inverse matrix
— Solving linear equations
— Matrix rank
— Singular matrix
— Kernnel trick

5. Orthogonal Transformations
— Rotation Matrix and its properties
— Symmetry Matrix
— Matrix determinant
— Euler angles

6. Affine transformation
— Robot Localization
— Robot Motion Planning
— Projective transformations

7. 3D —> 2D
— Pinhole camera model
— Intrinsic Camera Matrix
— Extrinsic Camera Matrix
— Drawing 3D objects

8. Matrix factorization by SVD
— Dimensionality reduction
— Overdetermined systems
— Linear regression

Зарегистрироваться

Google Calendar iCal
👍ПодобаєтьсяСподобалось0
До обраногоВ обраному0
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Підписатись на коментарі