ИИ Математика для анализа данных (ИИ24, 1-2 модули)

...

О курсе

Это курс по математике для анализа данных. Мы поговорим о поднаготной ML и попытаемся не заблудиться в теоремах и доказательствах. Будет два трека: продвинутый и классный. Программа продвинутой группы выглядит как справочник по продвинутой математике в ML. Мы посвятим основное время матричным производным, матричным разложениям, оптимизации и теории вероятностей. Программа классной группы будет более базовой. Мы вспомним в ней основные вещи из линейной алгебры, оптимизации и теории вероятностей.

• В курсе не будет АБ-тестов и матстата. Они будут в следующем семестре.
• Везде будем пытаться искать примеры из практики.
• Забыть про слово "очевидно" и везде проговаривать, почему это именно так работает, но не закапываться доказательствами.
• Больше смысла и концепций, меньше доказательств.

Контакты

Чат курса: ???

Преподаватели:

• Ульянкин Филипп @ppilif
•  ???

Ассистент	Группа	Телеграмм

Материалы курса

• Плейлист с записями лекций Фила на youtube
• GitHub с материалами курса

Формула оценивания

Оценка = 0.15*О_{ДЗ 1} + 0.15*О_{ДЗ 2} + 0.15*О_{ДЗ 3} + 0.15*О_{ДЗ 4} + 0.1*О_{Тест 1} + 0.1*О_{Тест 2}

Курс оценивается как Зачёт / Незачёт. Для зачета нужно набрать не меньше 4-х баллов из 10

Домашние задания

Сдача домашних заданий предусмотрена в Anytask нужны инвайты