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

Введение в линейную алгебру в машинном обучении

1 урок
1. Линейная алгебра. Что такое тензоры. ↗

Инвариантность

1 урок
1. Урок 2. Инвариантность ↗

Урок 3 Базовые понятия тензорного исчисления

1 урок
1. Урок 3. Базовые понятия тензорного исчисления ↗

Тензорное разложение

2 урока
1. Основы тензорного разложения ↗
2. Вероятностные модели и функции потерь ↗

Тензорные сети

4 урока
1. Тензорные сети и их применения ↗
2. Что под капотом у Pythorch ↗
3. Супер-хинт PyTorch ↗
4. Двойной прирост скорости инференса для diffusion-моделей с помощ ↗

Заключение

1 урок
1. Заключение ↗

Не обработанные материалы

1 урок
1. Не обработанные материалы ↗