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.
6 000 грн/курс

Интенсивный курс длится 1 месяц

9 занятий

2 раза в неделю, по понедельникам и четвергам с 19:30 до 21:30

Ноябрь 2018

Группа стартует в ноябре 2018

16 мест

Мы уделяем внимание каждому студенту курса. Поэтому количество мест ограничено


Ян Цибулькин

Co-founder & CEO Symica и Cloudozer. Консультант в области AI, robotics, computer vision. Выпускник факультета управления и прикладной математики Московского Физико-Технического Института, Higher Banking School (Франция), 145-й лицей (Киев). 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. Векторные пространства.

2. Кластеризация данных в линейных пространствах.

3. Уравнение прямой. Гиперплоскости и полупространства.

4. Метод опорных векторов.

5. Линейные многообразия и матрицы.

6 Ортогональные преобразования.

7. Морфинг и блендинг изображений.

8. Преобразование 3D в 2D и проективные преобразования.

9. Нейронные сети как последовательность матричных операций.

Место проведения

Киев, Projector (ул. Воздвиженская, 34А). Школа, коворкинг и лекторий для дизайнеров, разработчиков и творческих людей всех направлений и специализаций.

Регистрация

Сейчас набор в новую группу закрыт. Но вы можете оставить заявку на обучение, и при при открытии набора мы тут же отправим вам письмо с детальной информацией о поступлении.