Курс на Stepik
Обложка курса «Математика Машинного обучения» на Stepik
Бесплатно

Математика Машинного обучения ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Приветствую вас на большом бесплатном курсе «Математика машинного обучения»! Сегодня мы начнем наше увлекательное путешествие в мир математических основ искусственного интеллекта с темы, которая лежит в основе многих современных алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. t.me/ai_machinelearning_big_data - вся база, дополнительные гайды и разбора кода, вы найдете в нашем канале.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Математика Машинного обучения»Учеников на курсе 2 003
Сертификаты, выданные на курсе «Математика Машинного обучения»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Математика Машинного обучения»Отзывов получено 6
Рейтинг курса «Математика Машинного обучения»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Математика Машинного обучения»Количество уроков 11
Тесты в курсе «Математика Машинного обучения»Количество квизов 19
Задачи с кодом в курсе «Математика Машинного обучения»Количество задач с кодом 5
Время прохождения курса «Математика Машинного обучения»Время прохождения курса —
Обновления курса «Математика Машинного обучения»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Математика Машинного обучения»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Математика Машинного обучения»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Математика Машинного обучения» 7 разделов Уроки в курсе «Математика Машинного обучения» 11 уроков Тесты в курсе «Математика Машинного обучения» 19 тестов Задачи в курсе «Математика Машинного обучения» 5 задач Время прохождения курса «Математика Машинного обучения» 3 ч. Последнее обновление курса «Математика Машинного обучения» обн. 1 год назад

1. Введение в линейную алгебру в машинном обучении

1 урок
Закрытый
1.1 Линейная алгебра. Что такое тензоры. ↗
1 720
215
25м 36с
12

2. Инвариантность

1 урок
Закрытый
2.1 Урок 2. Инвариантность ↗
366
105
23м 23с
2

3. Урок 3 Базовые понятия тензорного исчисления

1 урок
Закрытый
3.1 Урок 3. Базовые понятия тензорного исчисления ↗
193
47
26м 11с
0

4. Тензорное разложение

2 урока
Закрытый
4.1 Основы тензорного разложения ↗
117
40
14м 10с
0
Закрытый
4.2 Вероятностные модели и функции потерь ↗
81
81
0м 2с
0

5. Тензорные сети

4 урока
Закрытый
5.1 Тензорные сети и их применения ↗
95
24
21м 31с
0
Закрытый
5.2 Что под капотом у Pythorch ↗
76
58
1м 42с
0
Закрытый
5.3 Супер-хинт PyTorch ↗
87
87
1м 35с
0
Закрытый
5.4 Двойной прирост скорости инференса для diffusion-моделей с помощ ↗
65
65
1м 35с
0

6. Заключение

1 урок
Закрытый
6.1 Заключение ↗
81
81
1м 49с
0

7. Не обработанные материалы

1 урок
Закрытый
7.1 Не обработанные материалы ↗
142
40
87м 54с
0