рівень курсу: Basic (новачок)
Математика лежить в основі всіх без винятку прикладних наук. Сучасні технології машинного навчання особливого сильно спираються на кілька розділів математики, з яких лінійну Алгебру можна сміливо поставити на перше місце.
Лінійна алгебра є найважливішим фундаментом багатьох комп'ютерних наук, включаючи Data Science, Computer Vision, Natural Language Processing і т.д. на жаль, саме цей предмет часто викладається з великим відривом від прикладних завдань.
Почнемо з лінійних просторів і згадаємо, як набори даних можна представити у вигляді безлічі векторів в багатовимірному векторному просторі. Розглянемо типові завдання в 2D і 3D просторах. Згадаймо матриці і для чого вони потрібні. Розглянемо застосування лінійної алгебри в алгоритмах SVM, лінійної регресії, скорочення розмірності просторів. Розглянемо основи 3D/2D перетворень в задачах комп'ютерного зору.
кому буде корисно:
- Програмістам, які бажають заповнити існуючі прогалини в знаннях і підтягнути математику;
- Початківцям розробникам, які хочуть отримати міцний фундамент для вивчення Data Science і Machine Learning.
необхідний рівень для вступу на курс — впевнене володіння математикою на шкільному рівні. Знання мов програмування не обов'язково.
Продажник:
https://privatelink.de/?https://prjctr.online/linear-algebra.html