Математика для ML
Понимаешь руками математику за attention, эмбеддингами и LoRA.
- Для кого
- взрослые на входе в ML
- Формат
- индивидуально или мини-группа, онлайн
- Уровень
- мост от школьной математики к ML
Чему научитесь
- Понимаешь векторы и матрицы как преобразования.
- Выводишь backprop для двухслойной сети руками.
- Применяешь вероятность и статистику в моделях.
- Программируешь градиентный спуск сам.
Программа по модулям
- 01
Линейная алгебра
- Векторы, матрицы как преобразования
- Собственные значения, SVD
Проект: Сжать изображение с помощью SVD.
- 02
Математический анализ
- Производные, градиенты
- Chain rule, backprop
Проект: Вывести backprop для двухслойной сети руками.
- 03
Вероятность и статистика
- Распределения, Байес
- MLE, матожидание и дисперсия
Проект: Посчитать MLE по данным и проверить.
- 04
Оптимизация
- Градиентный спуск, momentum
- Adam, learning rate
Проект: Сравнить сходимость оптимизаторов.
- 05
От математики к коду
- Реализация на numpy
- От формулы к рабочему коду
Проект: Написать и обучить линейную регрессию с нуля.