Projector

Basics Math for Developers

3 000 UAH за курс
-
Для досвідчених
Data Science / Machine learning
Цей курс про математичну теорію для роботи в ML, NLP, computer vision, 3D-графіці та анімації. Ви розберете основи: функції, похідні, вектори, матриці, інтеграли та статистику. Навчитеся застосовувати ці знання у реальних задачах.

Про курс

Програма курсу

Основи математичного аналізу

Курс починається з розгляду функцій та їх властивостей. Слухачі дізнаються, що таке ліміти та як вони стають основою для диференціального та інтегрального аналізу. Далі йде вивчення похідної функції - як її знаходити та застосовувати для аналізу.

Диференціювання та аналіз функцій

У цьому модулі розглядаються методи диференціювання, включаючи правило ланцюга для роботи зі складними функціями. Студенти навчаться проводити повний аналіз функцій: знаходити нулі, асимптоти та екстремуми. Також вивчається лінеаризація - метод спрощення функцій для оптимізації та диференціальних рівнянь.

Векторна алгебра та матриці

Модуль присвячений роботі з векторами як базовими елементами багатовимірних просторів. Розглядається векторний підхід до прямих та площин, нормовані простори для вимірювання відстаней та скалярний добуток для роботи з кутами та проекціями. Далі йде вивчення матриць як лінійних перетворень та аналіз систем лінійних рівнянь.

Багатовимірний аналіз та оптимізація

Слухачі переходять до функцій від декількох змінних та вивчають поняття похідної у багатовимірному випадку. Особлива увага приділяється градієнтному спуску - методу пошуку екстремумів функцій за допомогою градієнта.

Інтегральне числення

У цьому розділі розглядаються обидва типи інтегралів. Визначений інтеграл вивчається через зв'язок площі під графіком з функцією та інтеграл Рімана. Невизначений інтеграл розглядається як антипохідна з акцентом на основну теорему диференціально-інтегрального числення.

Основи теорії ймовірностей та статистики

Завершальна частина курсу охоплює випадкові величини та їх класифікацію на дискретні та неперервні. Студенти вивчають основні характеристики: середнє значення, моду, медіану та варіацію. Завершується курс методами оцінки параметрів розподілу та побудовою інтервалів впевненості з використанням центральної теореми статистики.

Особливості курсу

Курс включає 20 відеолекцій та практичні задачі для закріплення матеріалу. Всі теми викладаються послідовно, від простих до складних, що дозволяє ефективно засвоїти матеріал.

Що включено

Гнучкий графік