Математика для анализа данных (ИИ25, 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.

Занятия проводятся в Zoom: для базового трека — по понедельникам в 19:40, для продвинутого — по средам в 19:40.

Контакты

Чат курса в TG: https://t.me/+qiPLHmha0OswODli

Преподаватель: Филипп Ульянкин @Ppilif

Ассистент	Контакты
Ксения Бабушкина	@geolk
Елизавета Больбот	@piv_liker
Мария Грицик	@Maria22032006
Анна Ибрагимова	@annaseeghosts
Ангелина Мясникова	@angelinaa006
Дарья Сушкова	@danyunya8
Евгений Чмель	@fishmech
Елизавета Шарова	@foxxxandre

Материалы курса

Ссылка на плейлист курса на YouTube

Ссылка на плейлист курса на Яндекс Диске

Ссылка на GitHub с материалами курса

Занятие	Тема	Дата	Материалы для самоподготовки к семинарам	Дополнительные материалы
1 Запись	Ноутбук	...<date>...

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

Для сдачи домашних заданий используется платформа Anytask.

Задания базовой группы

Тема	Задание	Жесткий дедлайн
1 Векторы и матрицы	tg	23:59 28 сентября 2025 года

Задания продвинутой группы