ПРОГРАММА КУРСА Data Science: машинное обучение и нейронные сети. Профессиональный уровень
Необходимая математическая база. Начало.
Повторение основных понятий. Вектор, матрица, векторное пространство. Действия над векторами и матрицами. Транспонирование матрицы, обратная матрица, единичная и нулевая матриц.
Теория вероятности. Комбинаторика. Случайные величины. Дисперсия случайной величины. Условная вероятность. Формула Байеса. Распределения и доверительные интервалы.
Необходимая математическая база. Продолжение.
Знакомство с производной. Производные n-го порядка. Частные производные. Разложение производной на граф. Понятие "Тензор". Понятие градиента. Матрица Якоби. Матрица Гессе. Гауссиана. Лапласиана.