Про курс
Математика –– основа сучасних технологій, тому є важливою частиною знань будь-якого фахівця, який із цими технологіями працює чи застосовує їх до сучасних проблем. Курс з математики підійде для широкого кола фахівців — і для спеціалістів, і тих, хто тільки планує працювати в розробці та/чи з машинним навчанням, NLP (Natural Language Processing), computer vision, анімацією, 3D графікою.
За 20 лекцій сформуємо комплексне уявлення про основні елементи лінійної алгебри, диференціального й інтегрального числення та статистики. Зосередимося не на математичній теорії, а саме на знаннях, які активно використовуються в прикладних задачах.
Інтенсивно пройдемося всіма найважливішими темами математики, закріпимо кожну, виконавши практичне завдання та звіривши результат із розв’язанням для самоперевірки від куратора. Це допоможе визначити найкорисніші та найцікавіші конкретно для нас теми, щоб далі використовувати їх у роботі або ж поглибити знання на курсі Linear Algebra.
відеокурс
дивіться, коли зручно
3 000 грн
оплачуйте самостійно або через роботодавця
20 лекцій
і будете на «ти» з математикою
Куратор
VP Data Science WorkOrder та Co-Founder Bldbox, Cloudozer, Symica.
Останні 10 років працює переважно в стартапах. Займається завданнями, пов’язаними зі штучним інтелектом і Data Science, та використовує математику для закриття потреб реальних продуктів.
Програма курсу
-
Функція
- Розглянемо поняття «функція» та її властивості. Функції будуть постійним об’єктом нашого аналізу та оптимізації у межах наступних тем.
-
Ліміти
- Дізнаємось, що таке ліміти і як їх застосовувати. Це один з базових блоків, на якому будується диференціальний та інтегральний аналіз.
-
Похідна
- Розглянемо, що таке похідна функції, як її знайти та як похідні пов’язані з аналізом функцій.
-
Правило ланцюга
- Поговоримо про методи диференціювання та правило ланцюга. Навчимося знаходити похідні для будь-яких складних функцій.
-
Аналіз функції
- Розглянемо, як робити аналіз функції, знаходити її нулі, асимптоти, екстремуми тощо.
-
Лінеаризація функцій
- Поговоримо про потужний метод –– лінеаризація, –– який широко використовують для спрощення функцій у методах оптимізації, у диференціальних рівняннях тощо.
-
Вектори
- Проаналізуємо вектор як базовий математичний елемент багатовимірних просторів, де ми будемо працювати з будь-якими даними.
-
Пряма та площина
- Розглянемо, як із базовими елементами геометрії –– пряма і площина –– можна працювати у векторному вигляді.
-
Нормовані векторні простори
- Дізнаємося, що таке норма (метрика) і як можна міряти відстані, використовуючи різні норми.
-
Скалярний добуток
- Розглянемо симетричну функцію від двох векторів, яка дозволяє міряти кути в Евклідовому просторі, а також проєктувати одні вектори на інші.
-
Матриці
- Подивимося на матриці з різних сторін. Дізнаємось, що матриці можна розглядати як лінійні перетворення або функції і що деякі матриці можуть бути оберненими, а деякі –– ні.
-
Системи лінійних рівнянь
- Поговоримо про систему рівнянь у матричній формі. З'ясуємо, скільки рішень може бути: одне, жодного чи нескінченна кількість. І дізнаємось, як це визначити в загальному випадку.
-
Функція від декількох змінних
- Розглянемо функцію від вектора й визначимо, що таке похідна в цьому випадку.
-
Градієнтний спуск
- Дізнаємось, що таке градієнт і чому цей вектор можна використати для пошуку екстремуму функції.
-
Визначений інтеграл
- Розглянемо, як площа під графіком похідної функції пов’язана з самою функцією, а також поговоримо про інтеграл Рімана.
-
Невизначений інтеграл
- Поговоримо про невизначений інтеграл як антипохідну та основну теорему диференціально-інтегрального числення.
-
Випадкові величини
- З'ясуємо, що таке випадкові величини та яка різниця між дискретними й неперервними величинами. Поговоримо про щільність розподілу випадкових величин.
-
Середнє значення та варіація
- Розглянемо, що таке середнє значення, мода та медіана випадкової величини. Визначимо, що таке варіація і як її знайти, інтегруючи функцію щільності випадкової величини.
-
Оцінка випадкових величин
- Дізнаємося, як оцінити параметри розподілу випадкової величини, якщо в нас є вибірка даних цієї величини.
-
Інтервали впевненості
- Розглянемо, як можна знайти інтервал, у який має потрапити наша оцінка з певною мірою впевненості. Поговоримо про центральну теорему статистики.
Курс для вас, якщо ви
Вивчали математику в університеті
і хочете освіжити знання та зметчити теорію з практикою
Розробник
і прагнете ефективніше розв’язувати складні робочі задачі
Працюєте з Data Science та Machine Learning
і маєте на меті зрозуміти, як використовувати математику для розв’язання конкретних прикладних задач
Розробляєте ігри й працюєте з 3D
і маєте потребу розібратися в планіметрії та 3D геометрії, щоб покращити результати роботи
Як відбувається навчання
Відеолекції
Курс складається з 20 лекцій, доступ до яких відкривається одразу. Ви можете дивитись їх коли завгодно, проте краще дотримуватись запропонованого куратором порядку.
Задачі
Куратор ретельно підібрав для вас додаткові задачі після кожної лекції, щоб одразу на практиці закріпити вивчений матеріал та застосувати отримані знання для вирішення прикладних кейсів. А також додав розв’язання для самоперевірки.
ГРАФІК
Мова викладання
українська
Запитання
Скільки всього буде лекцій?
Курс математики складається з 20 лекцій, що загалом тривають 4,5 години, практичних задач до кожної теми й розв’язань для самоперевірки. Доступ до лекцій і завдань залишається у вас назавжди.
Чи можна дивитися лекції в будь-який зручний день?
Так, звісно. Ви одразу отримаєте доступ до всіх лекцій і зможете переглядати їх, коли буде зручно.
Чи отримаю я сертифікат після проходження курсу?
Ні, ми не видаємо сертифікати на відеокурсах. Але головне — це знання, правда ж? Ви зможете перевірити їх, розв'язуючи задачі після кожної лекції.