Прикладная математика для машинного обучения

Курс направлен на студентов без математического бэкграунда. Будут изложеныосновные понятия необходимые для понимания методов, на которых строитсямашинное обучение и модели нейронных сетей. Также целью курса являетсяразъяснить как могут быть преобразованы и представлены данные для последующегообучения моделей на них.

Курс состоит из 13 лекций и 13 семинаров. На лекциях излагаютсятеоретические основы перечисленных тем, с простыми примерами. На семинарахпланируется разбор, демонстрация и практика применения программных реализаций иалгоритмов обозначенных теоретических объектов.

После освоения курса от слушателя ожидается в первую очередь пониманиетого, что из себя представляют как представлять свои данные численно, и как ониобрабатываются моделями машинного обучения численно. Одновременно с этим, курсне ставит перед собой цель, обучить всех строгому выводу каждой формулы и каждойтеоремы, только понимание требующееся для прикладного использования.

Программа курса

Занятия проводятся на Факультете Биоинженерии и биоинформатики

В программе курса 26 занятий: 13 лекций и 13 семинаров

Старт курса: с  28 сентября

Все занятия (кроме вводного) будут проходить по понедельникам:

• лекция 15:35 — 17:10
• семинар 17:20 — 18:55

Формат занятий: онлайн (дистанционно)

Требования к студентам:

• Базовое знание Python

Форма записи на курс

Telegram

Страница курса на Teach-In