Курси
Projector

Linear Algebra


  • 13000 грн 

Про курс

Курс Linear Algebra в Projector Creative and Tech Online Institute.

Інтенсивний курс з прикладної лінійної алгебри для роботи з Data Science та Machine Learning.

Математика є основою всіх без винятку прикладних наук. Сучасні технології машинного навчання особливо сильно спираються на кілька розділів математики, з яких Лінійну Алгебру можна сміливо поставити на перше місце.

Лінійна алгебра є найважливішим фундаментом багатьох комп'ютерних наук, включаючи Data Science, Computer Vision, Natural Language Processing тощо. На жаль, саме цей предмет часто викладається з великим відривом прикладних завдань.

Ми створили 2-місячний курс, щоб допомогти освіжити основні поняття Лінійної алгебри. А також на реальних прикладах подивитися, як вони працюють у різноманітних сучасних додатках та алгоритмах.

Почнемо з лінійних просторів і згадаємо, як набори даних можна подати у вигляді безлічі векторів у багатовимірному векторному просторі. Розглянемо типові завдання у 2D та 3D просторах. Згадаймо матриці і для чого вони потрібні. Розглянемо застосування лінійної алгебри в алгоритмах SVM, лінійної регресії, скорочення розмірності просторів. Розглянемо основи 3D/2D перетворень у завдання комп'ютерного зору.

Куратор

Ян Цибулькін

Co-founder Bldbox, Cloudozer, Symica. Випускник факультету управління та прикладної математики Московського Фізико-Технічного Інституту.

Програма курсу

  • Vectors
  1. Geometric properties.
  2. Line equation.
  3. Basis.
  4. Plane equation.
  • Normed Vector Spaces
  1. K-Means.
  2. Normalization.
  3. K-NN.
  • Inner product space
  1. Dot product properties.
  2. Hyperplanes.
  3. Hyperplanes equation comparison.
  4. Half-space.
  5. SVM.
  6. Kernnel trick.
  • Matrices
  1. Matrix operations.
  2. Matrix as a function.
  3. Inverse matrix.
  4. Solving linear equations.
  5. Matrix rank.
  6. Singular matrix.
  • Orthogonal Transformations
  1. Rotation Matrix and its properties.
  2. Symmetry Matrix.
  3. Matrix determinant.
  4. Euler angles.
  • Affine transformation
  1. Robot Localization.
  2. Robot Motion Planning.
  3. Projective transformations.
  • 3D —> 2D
  1. Pinhole camera model.
  2. Intrinsic Camera Matrix.
  3. Extrinsic Camera Matrix.
  4. Drawing 3D objects.
  • Matrix factorization by SVD
  1. Dimensionality reduction.
  2. Overdetermined systems.
  3. Linear regression.

Категорії курсів


Залишити коментар

Будь ласка, введіть Ваше ім’я
Будь ласка, введіть коментар.
1000 символів

Будь ласка, введіть email
або Відмінити

Усі курси в Києві, а також ЗВО (вузи) в Києві, коледжі в Києві, репетитори в Києві, тренінги в Києві, робота в Києві