Открытый курс по математике и Python
Длительность: 21 марта — 17 апреля 2022
Формат: онлайн + общение в чате
Интенсивность: 2 раза в неделю по 1.5 часа

Для кого курс

Вы хотите создать проект с машинным обучением, но вам не хватает начальных навыков программирования или знания математики
Преподаватель
София Лукьяненко
Специалист по компьютерному зрению
София работала в лаборатории робототехники Сбербанка, являлась резидентом Сколково и разработчиком в области компьютерного зрения в Avanchair (зарубежный стартап при поддержке ENEL и Huawei)
Программа курса
Python для анализа данных
  • numpy: базовые операции с массивами
  • matplotlib: базовые графики (line, scatter, hist)
  • чтение типовых форматов данных (json, excel, csv/tsv)
  • pandas: основные манипуляции с данными (индексирование, модификация)
  • pandas: разведочный анализ (describe, aggregate, groupby)
Математический анализ
  • Производная (частные производные)
  • Градиентный спуск

дополнительно:
  • Пределы
  • Интегралы (свертки)
  • Лин. пространство / лин. зависимость
Линейная алгебра
  • Перемножение матриц
дополнительно:
  • Работа с матрицами: определитель
  • Положительно опред.матрицы
  • Симметрия
  • Обратные матрицы
  • Ортогональные
  • Диагональные
  • Проективные
Теория вероятностей и математическая статистика
  • Аксиомы вероятностей
  • Случайные числа
  • Плотность вероятности (мультивариативные)
  • Матожидание
  • Вариация и ст.отклонение
  • Ковариация
  • Независимость случайных величин
  • Нормальное распределение
  • ЦПТ
  • Условная вероятность
  • Распределение Бернулли
  • Стат.тесты Стьюдента, Хи2, Колмогорова-Смирнова
  • Теорема Байеса

дополнительно:
  • Энтропия
  • Кросс-энтропия
  • Расстояние Кульбака — Лейблера
  • Марковские цепи
Оставьте заявку
Оставьте заявку
Интенсив создан для прохождения курса по созданию ML-проекта. Выберите свой кейс

Нажимая кнопку, вы принимаете условия обработки данных

Пишите ваши вопросы на почту

support@maths-h.com

Пишите ваши вопросы на почту

support@maths-h.com