Математический анализ для AI
Курс по математическим основам искусственного интеллекта. Изучите линейную алгебру, математический анализ, теорию вероятностей и статистику применительно к алгоритмам машинного обучения.
Что вы изучите:
- Линейная алгебра: векторы, матрицы, собственные значения
- Математический анализ: производные, градиенты, оптимизация
- Теория вероятностей и статистика
- Методы оптимизации для ML
- Матричное исчисление и градиентный спуск
- Главные компоненты и SVD
- Байесовская статистика
- Применение математики в алгоритмах ML
Темы курса:
Подробное описание курса
Курс "Математический анализ для AI" разработан для тех, кто хочет понять математические основы алгоритмов машинного обучения. Знание математики критически важно для глубокого понимания того, как работают алгоритмы ML, и для разработки новых методов.
Линейная алгебра
Вы начнете с изучения линейной алгебры - фундамента большинства алгоритмов машинного обучения. Изучите векторы, матрицы, операции над ними, линейные преобразования, собственные значения и векторы. Поймете, как эти концепции применяются в алгоритмах PCA, SVD и нейронных сетях.
Математический анализ и оптимизация
Следующий модуль посвящен математическому анализу: производным, частным производным, градиентам и методам оптимизации. Изучите, как работает градиентный спуск и его вариации, которые используются для обучения моделей машинного обучения. Разберете математику backpropagation в нейронных сетях.
Теория вероятностей и статистика
Курс включает изучение теории вероятностей и статистики, необходимых для понимания вероятностных моделей и методов оценки. Изучите распределения вероятностей, байесовскую статистику, методы максимального правдоподобия и статистические тесты.
Для кого этот курс
Курс подходит для тех, кто изучает машинное обучение и хочет укрепить математические основы, для студентов технических специальностей и для профессионалов, желающих глубже понять алгоритмы AI. Рекомендуется базовое знание математики на уровне средней школы.