🔬 Вы когда-нибудь смотрели на код и думали: «Работает, но почему?»

А теперь представьте, что вы:

→ понимаете, почему модель учится слишком медленно или слишком быстро;
→ видите, какие данные реально влияют на предсказание, а какие — шум;
→ знаете, что происходит внутри нейронки.

4 декабря стартует курс «Математика для разработки AI-моделей».

Линал, оптимизация, матан, статистика — всё, что происходит внутри модели между input и output. Практика на Python. Живые разборы с экспертами из SberAI, ВШЭ, Wildberries&Russ.

3 задания + финальный проект. Без теории ради теории — только то, что реально используется в моделях.

🎁 Бонус: курс по школьной математике + тест уровня математики

👉 Записаться

Векторы и матрицы: не только для GameDev

В Machine Learning используется та же математика, что и в графике, но с другими целями. Хотите разобраться? Залетайте на наш обновленный курс с живыми вебинарами.

Syllabus ближайших дней:

1. Операции над многомерными массивами, поиск обратных матриц.

2. Линейная регрессия и метод наименьших квадратов (МНК).

3. SVD-разложение и построение рекомендательных систем.

Вы научитесь валидировать модели, снижать размерность данных и фильтровать шум.

Первый вебинар прошел, но запись доступна.

Успейте присоединиться до 9 декабря:
https://clc.to/LojFzw

Готовитесь к собеседованию в AI?

Вопросы по математической базе — стандартный этап отбора на позиции Data Scientist и ML Engineer. Вас спросят не только про код, но и про то, как работают алгоритмы «под капотом».

Прокачайте хард-скиллы на обновленном курсе «Математика для разработки AI-моделей».

Важный апдейт:

— теперь обучение включает живые вебинары;

— первый прошел, но второй стартует сегодня, 9 декабря;

— это шанс разобрать сложные вопросы с экспертами в прямом эфире.

Что внутри:

— линейная алгебра;

— матанализ;

— теория вероятностей.

Успейте присоединиться к потоку