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

После каждой лекции будет выдаваться домашка. Всего их будет 12 штук. Итоговая оценка за курс ставится как среднее за 8 лучше всего сделанных домашек.

Домашние задания

Сдача домашних заданий предусмотрена в Anytask нужны инвайты