Чему вы научитесь
- Познакомитесь с основными элементарными функциями, их свойствами и применением в Data Science;
- Освоите такие понятия, как композиция функций и обратная функция, которые используются в нейросетях;
- Научитесь применять производную для решения простейших задач на нахождение экстремумов функции, вычислять градиент, гессиан функции многих переменных и использовать их для решения задач на нахождение экстремумов;
- Через решение задачи на поиск экстремумов поймёте, как были получены формулы для вычисления коэффициентов линейной регрессии
- Познакомитесь с основными понятиями теории оптимизации: постановкой задачи, выпуклыми и невыпуклыми функциями, локальными и глобальными экстремумами;
- Изучите алгоритм градиентного спуска и научитесь находить минимум функции как вручную, так и на Python.
О курсе
Цель данного курса - дать базовые знания по математическому анализу, необходимый для понимания алгоритмов классического машинного обучения и нейросетей.
Курс ориентирован на тех, кто начал погружаться или уже работает в сфере Data Science, но хочет укрепить математическую базу.
В отличие от классического университетского курса по математическому анализу, большее внимание уделено не методам вычисления интегралов, производных, и т.д, доказательству теорем, а раскрытию практического и геометрического смысла математических понятий и их применению в машинном обучении.
Включает четыре модуля:
1. Функции одной переменной
2. Производная функции одной переменной и её применение
3. Производные функции многих переменных и их применение.
4. Оптимизация(основные понятия и метод градиентного спуска)
Курс состоит из небольших текстовых конспектов, тестовых вопросов и задач на закрепление. При прохождении курса вам будет необходимо вести тетрадь, а также некоторые задания нужно будет выполнять в IDE(например, VS Code).
Для кого этот курс
Начальные требования
Знание школьной математики на уровне законченного 9 класса:
- действия с рациональными числами;
- преобразование алгебраических выражений
- решение линейных, квадратных и иррациональных уравнений
- базовые понятия о функции, умение строить график функции;
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Курс состоит из текстовых конспектов и заданий с автоматической проверкой. Вам будет необходимо вести тетрадь, решать упражнения, отвечать на тестовые вопросы, запускать код на Python в IDE.
Программа курса
Что вы получаете
- Набор учебных материалов в виде конспектов, тестовые вопросы и практические задания;
- Упражнения с автоматической проверкой;
- Поддержка преподавателя посредством ответов на ваши вопросы в комментариях;
- Доступ к сообществу студентов;
- Сертификат о прохождении курса.