Линейная алгебра и исчисление для машинного обучения

Освойте основные понятия линейной алгебры и математического анализа, которые лежат в основе алгоритмов машинного обучения и анализа данных.

4.6 (8,403) ⏱ 1 ч 59 мин 📚 12 уроков 🎧 Аудиоверсия

О курсе

Успех в машинном обучении зависит не только от кода; глубокое понимание его математических основ имеет решающее значение для эффективного построения моделей и решения задач. Этот курс предоставит вам необходимые знания линейной алгебры и математического анализа, которые позволят уверенно подходить к решению задач машинного обучения, интерпретировать поведение моделей и развить устойчивое аналитическое мышление. К концу курса вы получите четкое понимание того, как эти математические принципы применяются в машинном обучении, что позволит вам создавать, отлаживать и оптимизировать алгоритмы с большей глубиной понимания. Что вы узнаете: * Понимание основных концепций линейной алгебры, включая векторы, матрицы и тензорные операции * Применение принципов линейной алгебры к представлению данных, преобразованиям и снижению размерности в машинном обучении * Освоение основных принципов дифференциального исчисления, таких как пределы, производные и градиенты, для оптимизации * Изучение основ интегрального исчисления и их роли в теории вероятностей и статистическом моделировании, имеющем отношение к машинному обучению * Изучение того, как автоматическое дифференцирование обеспечивает обучение современных нейронных сетей и моделей глубокого обучения * Практика реализации математических операций и концепций с использованием Python с помощью NumPy, TensorFlow и PyTorch Курс начинается с основных концепций линейной алгебры, проходит через основные темы дифференциального и интегрального исчисления и завершается демонстрацией практического применения этих принципов в ключевых фреймворках машинного обучения. Этот курс предназначен для начинающих специалистов по анализу данных, инженеров по машинному обучению и всех, кто хочет заложить прочную математическую основу для понимания концепций ИИ и машинного обучения, без необходимости предварительных знаний в области углубленной математики. Начните создавать свой необходимый математический инструментарий для машинного обучения прямо сейчас.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 30 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    1 ч 59 мин практического материала

Отзывы (11)

أحمد محمد AE Подтверждённый учащийся
★ 3 · 2026-04-15T22:08:52+00:00

Хмм, я не уверен, что это для абсолютного новичка. Это предполагает немного предварительных знаний, которые не были явно преподаны. Некоторые примеры были запутанными.

فاطمة بنت عبدالله آل خليفة QA Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2026-03-29T23:23:52+00:00

Это был отличный опыт обучения. Очень четкие объяснения и логический поток, который сделал сложные идеи легкими для понимания.

Olga Petrova KE
★ 5 · 2026-03-25T21:43:52+00:00

Какой отличный способ учиться! Темп был идеальным, и примеры действительно помогли закрепить понятия. Я чувствую себя намного более уверенно.

Birhane Getachew ET Подтверждённый учащийся
★ 3 · 2025-07-08T20:12:52+00:00

Мне очень понравился этот курс. Информация была представлена отлично, а практические приложения были эффективно выделены. Отличная работа!

Катерина Іваненко UA Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2025-06-19T06:38:52+00:00

Этот курс превзошёл мои ожидания. Обсуждаемые в реальном мире приложения невероятно полезны. Отличная работа!

Anya Gupta SG
★ 4 · 2025-06-12T07:15:52+00:00

Это было именно то, что я искал. Объяснения были настолько ясными, и примеры действительно помогли закрепить концепции.

佐藤 陽子 JP Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-04-19T15:49:52+00:00

Это солидный курс. Структура логична и большинство примеров были полезны. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных сценариев.

Sophia Heyns ZA Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-03-28T17:54:52+00:00

Это был довольно солидный курс в целом. Некоторые части были немного медленными, но примеры в целом были хорошими.

渡辺 颯太 JP Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-02-24T23:49:52+00:00

Это хороший курс, если у вас есть некоторые предварительные знания. Для абсолютного новичка некоторые понятия могут быть немного сложными. Структура логична, хотя.

Mateo García MX Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2025-01-15T16:58:52+00:00

Фантастический курс. Использованные примеры были на месте и действительно помогли закрепить концепции. Мое понимание значительно улучшилось.

Ivana Malá CZ Подтверждённый учащийся
★ 3 · 2025-01-06T11:27:52+00:00

Это приличное введение. Могло бы выиграть от более разнообразных примеров и немного лучшего потока между модулями.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Основы нейронных сетей и современного глубокого обучения

Освойте основные концепции нейронных сетей и глубокого обучения, чтобы начать понимать, проектировать и обучать современные модели искусственного интеллекта.
★ 5.0 (6,972)
$4.99

Инструменты PyTorch для оптимизации и экосистемы

Узнайте, как создавать более быстрые и эффективные модели глубокого обучения с помощью PyTorch Profiler, Optuna для настройки гиперпараметров и современных методов оптимизации производительности.
★ 5.0 (16)
$4.99

Основы машинного обучения: нейронные сети и деревья решений.

Создавайте и обучайте нейронные сети и ансамбли деревьев решений с помощью TensorFlow для решения сложных реальных задач классификации и регрессии.
★ 4.9 (8,684)
$4.99

Основы машинного обучения

Понимание основных концепций искусственного интеллекта и обучение созданию первых моделей предсказания с нуля.
★ 4.9 (1,416)
$4.99

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство