Понимание ключевых математических концепций — это база для работы в сфере машинного обучения. Особое внимание в курсе уделяется разделам математики, которые применяются в решении прикладных задач:

• линейная алгебра,
• математический анализ,
• теория вероятностей.

Помимо теоретических основ, студенты курса получат навыки работы с инструментами, необходимыми для работы ML-инженера.

Академическая нагрузка

• 2 пары в неделю

Команда курса

Untitled

Фича курса

Главная особенность курса — интерфейсный подход к математике. Такой подход позволяет вклиниться в любую теорию максимально близко к инструментам, которых хотелось бы использовать. Это значительно сокращает силы и время необходимые для освоения материала.

Тематический план курса

• Вспоминаем математический анализ, чтобы зафиксировать терминологию и обсудить самые полезные его элементы.
• Затем переходим одному из главных фокусов курса – линейной алгебре. Линейная алгебра дает основной язык для работы с данными и их трансформациями.
• Третья часть – теория вероятностей – дает правильный фреймворк для различных теорий. Особый подход курса: из теории вероятностей вырезаны все теоретико-множественные тонкости интересные лишь математикам, и основной акцент сделан на содержательных вопросах.
• Подробное содержание курса

Система оценивания:

| Для успешного прохождения курса требуется набрать средний балл не менее 4. | | Бонусное задание | 10% | 1 | Студентам будет предложено бонусное домашнее задание. | |

Формула расчёта итоговой оценки: 1 x среднеарифметическое по всем домашним заданиям + 0,1 x бонусное домашнее задание.