О курсе
Математика лежит в основе всех прикладных наук, а фундаментом многих компьютерных наук, включая Data Science, Computer Vision и NLP является линейная алгебра. К сожалению, именно этот предмет зачастую преподается с большим отрывом от прикладных задач.
Мы создали 2-месячный курс, чтобы помочь освежить основные понятия линейной алгебры. А также на реальных примерах увидеть, как они работают в разнообразных современных приложениях и алгоритмах.
Начнем с линейных пространств и вспомним, как наборы данных можно представить в виде множества векторов в многомерном векторном пространстве. Рассмотрим типичные задачи в 2D и 3D пространствах. Вспомним матрицы и для чего они нужны. Рассмотрим применение линейной алгебры в алгоритмах SVM, линейной регрессии, сокращении размерности пространств. Рассмотрим основы 3D/2D преобразований в задачах компьютерного зрения.
26 мая 2022
курс стартовал 20 мая, присоединиться к группе можно до 26 мая
6 500 грн/мес.
13 000 грн при полной оплате курса6 825 грн/мес. при оплате частями
25 мест
каждый студент получает регулярный фидбек от куратора группы
Куратор
VP Data Science WorkOrder и сo-founder Bldbox, Cloudozer, Symica.
Программа курса
Vectors
— Geometric properties.
— Line equation.
— Basis.
— Plane equation.
Normed Vector Spaces
— K-Means.
— Normalization.
— K-NN.
Inner product space
— Dot product properties.
— Hyperplanes.
— Hyperplanes equation comparison.
— Half-space.
— SVM.
— Kernnel trick.
Matrices
— Matrix operations.
— Matrix as a function.
— Inverse matrix.
— Solving linear equations.
— Matrix rank.
— Singular matrix.
Orthogonal Transformations
— Rotation Matrix and its properties.
— Symmetry Matrix.
— Matrix determinant.
— Euler angles.
Affine transformation
— Robot Localization.
— Robot Motion Planning.
— Projective transformations.
3D → 2D
— Pinhole camera model.
— Intrinsic Camera Matrix.
— Extrinsic Camera Matrix.
— Drawing 3D objects.
Matrix factorization by SVD
— Dimensionality reduction.
— Overdetermined systems.
— Linear regression.
Как проходит обучение
Видеолекции и вебинары
По пятницам вы получаете доступ к видеолекциям, а по средам в 19:30 проходят живые созвоны с куратором и группой.
Real-life задания
У нас действует Practicult — культ практики. Поэтому вы будете выполнять много сложной домашки из реальных рабочих будней. Have fun & survive.
Регулярный фидбек
У нас нет базовых и премиум режимов. Только премиум, всегда. Получите от куратора все. И да, десятая итерация — это нормально.
Сертификат за дело
Выдаем только тем, кто своим потом, временем и силами его заслужил.
ГРАФИК
Старт
20 мая 2022
Видеолекции
по пятницам
Вебинары
по средам в 19:30
Язык обучения
русский
Курс для вас, если вы
Программист
желаете заполнить пробелы в знаниях и подтянуть математику
Начинающий разработчик
хотите получить крепкий фундамент для изучения Data Science и Machine Learning
Навыки
Уверенное владение математикой на школьном уровне. Знание языков программирования не обязательно.
Английский
Intermediate. Все материалы курса будут на английском.
Вопросы
Как проходит коммуникация на курсе и в каком формате куратор дает фидбек?
Вся коммуникация на курсе проходит на платформе Slack (рабочий чат группы, каналы для домашних заданий и полезных ссылок). Куратор дает фидбек в виде комментариев к домашним заданиям и обсуждения на вебинарах.
Вебинары будут записываться?
Мы каждый раз делаем запись, однако лучше выделите время, чтобы присоединиться к онлайн встрече — обсудить вопросы с одногруппниками и проконсультироваться с куратором.
Можно ли смотреть занятия в любой удобный день?
Можно, но важно успевать выполнять домашние задания, которые вы будете получать после каждого занятия.
Получу ли я сертификат после прохождения курса?
Да, при условии выполнения домашних заданий.
Что, если мне не понравится?
Мы сможем вернуть вам деньги в течение 7 дней после старта курса, если вы передумаете.
