Linear Algebra
інтенсивний курс з прикладної лінійної алгебри для роботи з Data Science та Machine Learning
досвід
знання математики на шкільному рівні
старт
18 квітня 2025
група
25 місць
Тривалість
3 місяці
мова
мова лекцій — українська, матеріалів курсу — англійська
якщо ви:
- 01
програміст і бажаєте заповнити прогалини у знаннях, підтягнути математику
- 02
розробник-початківець і хочете отримати міцний фундамент для вивчення Data Science та Machine Learning
s...тоді це метч!
Ми створили 3-місячний курс, щоб допомогти освіжити основні поняття лінійної алгебри. А також на реальних прикладах побачити, як вони працюють у різноманітних сучасних додатках та алгоритмах.
Наприкінці навчання впродовж трьох тижнів ви виконаєте курсовий проєкт, над яким працюватимете самостійно, застосовуючи здобуті під час курсу знання. Завданням буде побудова предиктивної моделі на основі даних.
навички,
які опануємо
hard skills:
- знання з лінійної алгебри для маніпуляцій з матрицями та векторами
- розв’язання перевизначеної системи лінійних рівнянь
- розуміння матричних операцій
- аналіз головних компонентів та ML алгоритмів
- пошук логічних рішень за допомогою лінійних алгебраїчних методів
- побудова прогнозованої моделі
soft skills:
- ідентифікація, оцінка та пошук розв’язання проблем
- донесення математичних концепцій до неспеціалістів
- ефективна співпраця з командою
програма курсу
від векторів до рангу матриці
графік занять
вебінари — щовівторка о 19:30 відеолекції — щоп’ятниці
- 01.vectors
- vector space
- geometric properties
- line equation
- the basis
- plane equation I
- 02.normed vector spaces
- vector length
- different distance metrics
- vector similarity, clustering; K-Means
- K-nearest neighbors (KNN) for classification and regression
- 03.inner product space
- dot product
- vector projection on the line
- plane equation II
- 04.hyperplanes
- hyperplane equation
- support vector machines
- kernel trick
- 05.matrices
- matrix operations
- matrix as a function
- inverse matrix
- solving linear equations
- matrix rank
- singular matrix
авторпрограмиЯн
Цибулькін
Був засновником декількох технологічних компаній у різних галузях, зокрема в галузі мікроелектроніки. Працював над алгоритмами прискорення перевірки топології чипів, використовуючи тисячі серверів.
Останні 3 роки фокусується на розробці AI асистентів, які допомагають фахівцям американської будівельної галузі працювати з 2D кресленнями, перетворюючи їх на цифрові моделі. Цікавиться робототехнікою, зокрема автономними мобільними роботами.
що на вас чекає
навчання по-проджекторному
регулярний зворотний зв’язок, який скеровує до рішення «це воно»
навчальний проєкт, готовий сяяти у портфоліо — збираєте докупи все, що проходили на навчанні у повноцінну роботу над курсовою
інтерактивні онлайн-зустрічі, де слухати на фоні — не вийде, бо перетворюєте знання з лекцій на навички, розбираючи проєкти з куратором та одногрупниками
сертифікат за здобутки — виконання домашок та успішний захист курсового проєкту
визначилися?
ось як потрапити на курс
1зареєструватися
2заповнити анкету
3пройти відбір
4стати студентом
- 1
зареєструватися
- 2
заповнити анкету
- 3
пройти відбір
- 4
стати студентом
відгуки.
що говорять випускники
*Згідно з результатами дослідження Projector.
У дослідженні взяли участь 567 респондентів
серед випускників курсів 2022 року.
медіа.
дізнайтеся більше
маєте запитання?
підготували відповіді
- що таке Linear Algebra?
- як відбувається комунікація на курсі та в якому форматі куратор дає фідбек?
- вебінари будуть записуватись?
- чи можна дивитися заняття у будь-який зручний день?
- чи будуть мені доступні відеозаписи лекцій після завершення курсу?
реєстрація.
перший крок за вами
Хочете спитати ще щось? Пишіть на hello@prjctr.com або телефонуйте за номером +38 067 418-95-78.
перший крок за вами