Линейная Алгебра для Data Science

Интенсивный курс по прикладной линейной алгебре для работы с data science и machine learning. 1 месяц, 9 занятий

О курсе

Математика — основа современной разработки. А вход в вычислительную математику начинается с линейной алгебры.

Поэтому именно линейная алгебра является важнейшим фундаментом многих компьютерных наук, включая Data Science, Computer Vision, Neural Networks. К сожалению, именно этот предмет зачастую преподается с большим отрывом от прикладных задач и алгоритмов.

Мы создали 1-месячный курс, чтобы помочь освежить базовые понятия Линейной Алгебры. А также на реальных примерах посмотреть — как они работают в разнообразных современных приложениях.

Начнем с векторов и линейных пространств и научимся применять эти знания для работы с компьютерными изображениями, 3D сценами, геокартами. Научимся работать с данными как с векторами в многомерных пространствах; находить похожие данные, группируя их в кластеры; выделять характерные признаки; классифицировать данные различными методами; разбираться — как работают нейронные сети.
7 000 грн/курс

Интенсивный курс длится 1 месяц

9 занятий

2 раза в неделю, по понедельникам и четвергам с 9:00 до 11:00

июнь 2019

Занятия у новой группы стартуют в июне

16 мест

Мы уделяем внимание каждому студенту курса. Поэтому количество мест ограничено


Ян Цыбулькин

Co-founder Bldbox, Cloudozer, Symica. Выпускник факультета управления и прикладной математики Московского Физико-Технического Института. LinkedIn, Facebook

Кому будет полезно

— Программистам, желающим заполнить существующие пробелы в знаниях и подтянуть математику;

— Начинающим разработчикам, которые хотят получить крепкий фундамент для изучения Data Science и Machine Learning.

Необходимый уровень для поступления на курс — уверенное владение математикой на школьном уровне. Знание языков программирования не обязательно.

Для обучения вам понадобится собственный ноутбук и время на выполнение домашних заданий.

Программа курса

Как всегда в Проджекторе, курс построен на практике. Разберем базовые прикладные задачи на реальных примерах. 1 месяц, 9 занятий.
1. Введение в курс. Векторные пространства. Представление данных в виде векторов.

2. Классификация данных методом выделения кластеров.

3. Уравнение прямой. Гиперплоскость и полупространство.

4. Классификация данных методом опорных векторов.

5. Матрицы. Преобразования векторных пространств.

6. Ортогональные преобразования.

7. Матричные операции при работе с изображениями.

8. Уменьшение размерности пространства. Метод главных компонент. Сингулярное разложение матриц.

9. Проективные преобразования. Intrinsic / extrinsic матрицы камеры. Преобразование из 3D в 2D.

Место проведения

Киев, Projector (ул. Кожемяцкая, 10). Школа, коворкинг и лекторий для дизайнеров, разработчиков и творческих людей всех направлений и специализаций.

Регистрация

Сейчас набор в новую группу закрыт. Новая группа стартует в июне 2019. Скоро мы откроем набор, и сразу же отправим вам письмо с уведомлением на почту.