⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
| 👾 Основы математики, чтобы начать заниматься Machine Learning / Deep Learning
| | | 6 марта в 20:00 в прямом эфире расскажем про Ряд Тейлора, собственные векторы и другие понятия в ML. | | | | | | Мария Горденко – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель в proglib academy.
|
| | | | | | Поговорим о случайных величинах и вероятности, математическом ожидании и дисперсии. |
| | | | Изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения. |
| | ▪️ Математический анализ:
|
| | Разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора. |
| | | | Применим полученные знания на практике, разбирая реальные кейсы из области Machine Learning и Deep Learning. |
| | | | Вы получили это письмо, так как ранее проходили авторизацию на сайте proglib.io Чтобы отписаться, нажмите сюда | | | |