Чему вы научитесь
- Свободно владеть инструментарием: Складывать векторы, умножать матрицы, считать определители и искать обратные матрицы.
- Решать системы уравнений: Освоите Метод Гаусса — универсальный алгоритм для любых линейных задач.
- Мыслить абстрактно: Поймете, что такое линейное пространство, базис, ранг и размерность.
- Видеть суть операторов: Научитесь находить собственные числа и векторы, понимать их геометрический смысл (растяжение, вращение).
- Работать с данными: Освоите Метод наименьших квадратов (МНК) для построения регрессии.
- Применять профи-инструменты: Разберетесь в SVD-разложении и методе главных компонент (PCA) для сжатия и анализа данных.
О курсе
Курс находится в бета-тестирование. Фундаментальный курс по линейной алгебре: от простых матриц до SVD-разложения. Минимум сухих доказательств, максимум геометрического смысла и интуиции. Идеальная математическая база для старта в Data Science, Machine Learning и GameDev.
Для кого этот курс
Для будущих Data Scientist'ов: Если вы хотите понимать, как работает "под капотом" нейросеть или линейная регрессия, а не просто импортировать библиотеки.
Для разработчиков игр (GameDev): Чтобы понимать, как работают повороты, проекции и физика в 3D-движках.
Для студентов: Чтобы раз и навсегда разобраться в предмете и сдать экзамен без зубрёжки.
Для всех: Кто хочет прокачать математическое мышление и перестать бояться слова "тензор".
Начальные требования
-
Школьная математика (уровень 9-11 класса): умение решать простые уравнения, понимание координат на плоскости, функции и графики.
-
Знание программирования НЕ требуется (все задачи решаются на бумаге или калькуляторе), но будет плюсом для понимания прикладных примеров.
Преподаватели курса
17 266
Как проходит обучение
Курс состоит из текстовых уроков с подробными объяснениями и визуализациями.
-
Теория: Написана простым языком, "от простого к сложному".
-
Тесты: Короткие вопросы на понимание сути после каждого блока.
-
Задачи: Расчетные задания, где нужно получить конкретное число (найти ранг, определитель, проекцию).
-
Разборы: Пошаговые решения типовых задач, чтобы вы не застряли.
Что вы получите
- Уверенное владение аппаратом линейной алгебры.
- Понимание того, как математика применяется в реальных IT-задачах.
- Прочный фундамент для изучения Машинного обучения (Deep Learning) и статистики.
Нагрузка
4-5 часов в неделю