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: https://t.me/+68qSE6ixiYU1Mzcy
Преподаватели:
| Ассистент | Группа | Телеграмм |
|---|---|---|
| Артем Бугров | @temofeychenko | |
| Надежда Гераськина | @Nadya_Gera | |
| Роман Тишин | @RomaDone | |
Материалы курса
- Плейлист с записями лекций Фила на youtube
- Плейлист с записями лекций Руслана 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
