(бета) Линейная алгебра для Data Science и Machine Learning

Курс находится в бета-тестирование. Фундаментальный курс по линейной алгебре: от простых матриц до SVD-разложения. Минимум сухих доказательств, максимум геометрического смысла и интуиции. Идеальная математическая база для старта в Data Science, Machine Learning и GameDev.
Средний уровень
4-5 часов в неделю

Чему вы научитесь

  • Свободно владеть инструментарием: Складывать векторы, умножать матрицы, считать определители и искать обратные матрицы.
  • Решать системы уравнений: Освоите Метод Гаусса — универсальный алгоритм для любых линейных задач.
  • Мыслить абстрактно: Поймете, что такое линейное пространство, базис, ранг и размерность.
  • Видеть суть операторов: Научитесь находить собственные числа и векторы, понимать их геометрический смысл (растяжение, вращение).
  • Работать с данными: Освоите Метод наименьших квадратов (МНК) для построения регрессии.
  • Применять профи-инструменты: Разберетесь в SVD-разложении и методе главных компонент (PCA) для сжатия и анализа данных.

О курсе

Курс находится в бета-тестирование. 
Линейная алгебра — это язык, на котором разговаривают современные технологии. Нейросети, компьютерная графика, рекомендательные системы — все они работают на матрицах и векторах.

Многие боятся этого предмета из-за сухих университетских лекций. Этот курс другой.
Мы не будем заучивать теоремы. Мы будем строить интуитивное понимание.

Курс разбит на две логические части:

  1. Инструментарий: Мы научимся "читать и писать" на языке матриц. Разберем векторы, скалярное произведение, СЛАУ и детерминанты.

  2. Суть вещей: Мы заглянем под капот. Узнаем, как операторы деформируют пространство, зачем нужны собственные векторы и как Сингулярное разложение (SVD) помогает сжимать изображения и искать скрытые связи в данных.

Каждый теоретический шаг подкреплен понятными примерами и практическими задачами, чтобы формулы превратились в надежный навык.

Для кого этот курс

Для будущих Data Scientist'ов: Если вы хотите понимать, как работает "под капотом" нейросеть или линейная регрессия, а не просто импортировать библиотеки. Для разработчиков игр (GameDev): Чтобы понимать, как работают повороты, проекции и физика в 3D-движках. Для студентов: Чтобы раз и навсегда разобраться в предмете и сдать экзамен без зубрёжки. Для всех: Кто хочет прокачать математическое мышление и перестать бояться слова "тензор".

Начальные требования

  • Школьная математика (уровень 9-11 класса): умение решать простые уравнения, понимание координат на плоскости, функции и графики.

  • Знание программирования НЕ требуется (все задачи решаются на бумаге или калькуляторе), но будет плюсом для понимания прикладных примеров.

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Курс состоит из текстовых уроков с подробными объяснениями и визуализациями.

  • Теория: Написана простым языком, "от простого к сложному".

  • Тесты: Короткие вопросы на понимание сути после каждого блока.

  • Задачи: Расчетные задания, где нужно получить конкретное число (найти ранг, определитель, проекцию).

  • Разборы: Пошаговые решения типовых задач, чтобы вы не застряли.

Программа курса

загружаем...

Что вы получаете

  • Уверенное владение аппаратом линейной алгебры.
  • Понимание того, как математика применяется в реальных IT-задачах.
  • Прочный фундамент для изучения Машинного обучения (Deep Learning) и статистики.
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно