Projector

Basics Math for Developers

3 000 UAH за курс
-
Для опытных
Data Science / Machine learning
Этот курс про математическую теорию для работы в ML, NLP, computer vision, 3D-графике и анимации. Вы разберете основы: функции, производные, векторы, матрицы, интегралы и статистику. Научитесь применять эти знания в реальных задачах.

О курсе

Программа курса

Основы математического анализа

Курс начинается с рассмотрения функций и их свойств. Слушатели узнают, что такое лимиты и как они становятся основой для дифференциального и интегрального анализа. Далее идет изучение производной функции - как её находить и применять для анализа.

Дифференцирование и анализ функций

В этом модуле рассматриваются методы дифференцирования, включая правило цепи для работы со сложными функциями. Студенты научатся проводить полный анализ функций: находить нули, асимптоты и экстремумы. Также изучается линеаризация - метод упрощения функций для оптимизации и дифференциальных уравнений.

Векторная алгебра и матрицы

Модуль посвящен работе с векторами как базовыми элементами многомерных пространств. Рассматривается векторный подход к прямым и плоскостям, нормированные пространства для измерения расстояний и скалярное произведение для работы с углами и проекциями. Далее идет изучение матриц как линейных преобразований и анализ систем линейных уравнений.

Многомерный анализ и оптимизация

Слушатели переходят к функциям от нескольких переменных и изучают понятие производной в многомерном случае. Особое внимание уделяется градиентному спуску - методу поиска экстремумов функций с помощью градиента.

Интегральное исчисление

В этом разделе рассматриваются оба типа интегралов. Определенный интеграл изучается через связь площади под графиком с функцией и интеграл Римана. Неопределенный интеграл рассматривается как антипроизводная с акцентом на основную теорему дифференциально-интегрального исчисления.

Основы теории вероятностей и статистики

Завершающая часть курса охватывает случайные величины и их классификацию на дискретные и непрерывные. Студенты изучают основные характеристики: среднее значение, моду, медиану и вариацию. Завершается курс методами оценки параметров распределения и построением интервалов уверенности с использованием центральной теоремы статистики.

Особенности курса

Курс включает 20 видеолекций и практические задачи для закрепления материала. Все темы излагаются последовательно, от простых к сложным, что позволяет эффективно усвоить материал.

Что включено

Гибкий график