🔬 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

Как понять ML, если ты пишешь на Go?

Алгоритмы везде одинаковые. Чтобы создавать AI-модели (или портировать их на Go), нужно шарить в линейной алгебре.

На курсе «Математика для разработки AI-моделей» начались живые вебинары. Прямо сейчас разбираем:

— операции с матрицами и векторами (основа основ);
— линейную зависимость и регрессию (чтобы строить прогнозы);
— SVD-разложение (чтобы делать рекомендательные системы, как в Netflix).

Формат: теория + жесткая практика. Реализуем МНК, фильтруем шум в данных, ищем собственные векторы.

Первый вебинар уже прошел, но вы успеваете нагнать до закрытия набора.

🗓️ Дедлайн: 9 декабря
🔗 https://clc.to/LojFzw

Код чистый, а архитектура хромает?

Решение изолированных задач на Go помогает набить руку, но реальные проекты требуют системного мышления. Учись проектировать, а не просто кодить.

Акция 1 + 2:

Три курса по цене одного. Оплачиваешь самый дорогой, остальные — бонус.

Твоя дорожная карта:

— Архитектуры и шаблоны проектирования;
— Алгоритмы и структуры данных.

Перейти на новый уровень

До 31 декабря.
Сложно выбрать? @manager_proglib