Чему вы научитесь
- Применять базовую статистику и теорию вероятностей для оценки данных.
- Работать с векторами, выполнять матричные операции и решать СЛАУ средствами NumPy.
- Использовать математический анализ (производные, градиенты) для оптимизации функций.
- Искать закономерности через метод главных компонент (PCA) и анализ корреляций.
- Разрабатывать алгоритмы машинного обучения исключительно на основе математики и массивов, без библиотек-черных ящиков.
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Чтобы обучение было комфортным, вам понадобятся:
-
Базовые знания Python (переменные, циклы
for/while, списки, функции). Если у вас нет этой базы, пройдите мой бесплатный курс: Тут -
Базовое знакомство с библиотекой NumPy (создание массивов, срезы). Если вы не работали с NumPy - это не страшно, я все подробно пояснил в курсе
-
Школьная математика (понимание, что такое координаты, степени и базовые операции с матрицами). Страшные формулы мы разберем вместе!
Преподаватели курса
15
Как проходит обучение
Обучение полностью интерактивно и ориентировано на практику:
-
Короткие и понятные лонгриды: Минимум "воды", максимум визуализаций, графиков и разборов на простых примерах.
-
Интерактивные задачи: Писать код вы будете прямо в браузере. Наша автоматическая система мгновенно проверит ваше решение.
-
Пошаговое усложнение: Мы не бросим вас один на один с формулами — каждая сложная задача разбита на простые подзадачи с подробными подсказками.
-
Поддержка в комментариях: Вы всегда можете обсудить сложные моменты с преподавателем и другими студентами.
Что вы получите
- Отсутствие страха перед формулами: Навык чтения математических статей и выкладок (суммы, матрицы, градиенты) с умением переводить их в рабочий векторизованный код.
- Железобетонную базу для олимпиад: Фундаментальную алгоритмическую и математическую подготовку, которая необходима для уверенного участия во Всероссийской олимпиаде школьников (ВСОШ) по искусственному интеллекту.
- Глубокое понимание NumPy: Вы перестанете писать медленные циклы for и научитесь мыслить тензорами, матричными умножениями и бродкастингом.
- Демистификацию ИИ: Вы своими руками разберете "магию" машинного обучения и увидите, что под капотом моделей лежат понятные геометрические и алгебраические законы.
- Честный старт в Data Science: Мы не обещаем оффер от бигтеха сразу после прохождения, но гарантируем, что после этой базы изучение любых современных фреймворков (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) превратится из слепого копирования кода в осознанную работу инженера.
- Сертификат платформы Stepik, подтверждающий вашу квалификацию.