Скачать Практикум для подготовки к ШАД [ШАД Helper] [Александр Лыков, Маргарита Меликян, Андрей Канунников]

[Vendetta]

Складчина: Практикум для подготовки к ШАД [ШАД Helper] [Александр Лыков, Маргарита Меликян, Андрей Канунников]



Вы отработаете каждую тему, получите индивидуальную обратную связь и подготовитесь к поступлению в ШАД.
Практикум для подготовки к ШАД — это более 440 задач и 40 тестов.

Вы погрузитесь в полноценный учебный процесс:

Обучение по спланированной траектории
Изучите необходимую теорию и закроете пробелы
Набьете руку на решении задач, в том числе из вступительных в ШАД прошлых лет
Кому и как будет полезен практикум:

Тем, кто ограничен во времени
Структурированная программа и гибкий темп позволяют готовиться эффективно, уделяя всего 5–10 часов в неделю.
Тем, кто готовится самостоятельно
Пошаговая траектория, чёткие цели и регулярная обратная связь помогают расти и чувствовать уверенность.
Тем, кто уже пытался готовиться, но застревал
Идеально для нового старта: понятная структура, мотивация через отслеживание прогресса, поддержка кураторов и обратная связь.
Программа:

Дискретная математика:

Большая часть раздела посвящена методам решения задач на графы, наиболее часто встречающихся на экзаменах в ШАД.
Также обсуждаются такие базовые темы, как делимость, комбинаторика, индукция, игры, информация.
Линейная алгебра:

Изучая алгебру, вы приобретаете умение работать с многочленами, с системами линейных уравнений и матрицами.
Данные навыки являются обязательным для любого человека, так или иначе связывающего себя с анализом данных и машинным обучением.
Математический анализ:

Математический анализ является фундаментом почти всех прикладных областей математики.
Например, в основе нейронных сетей лежит понятие градиента, при оптимизации нелинейной функции вам понадобится гессиан, чтобы использовать сходимость алгоритма обучения понятия предела абсолютно необходимо, при обработке звука вряд ли обойтись без преобразования Фурье.
Теория вероятностей:

Теория вероятностей пронизывают всю науку о данных.
Вероятностные модели и конструкции присутствуют почти по всех алгоритмах машинного обучения.
Функция штрафа в задаче регрессии или ошибка классификации опираются на понятии математического ожидания, закон больших чисел и центральная предельная теорема служат обоснованием сходимости и состоятельности многих алгоритмов и методов анализа данных.
Авторы

Александр Лыков
к.ф.м.н, МГУ, Академический руководитель
Маргарита Меликян
к.ф.м.н, МГУ, Преподаватель математического анализа и теории вероятностей
Андрей Канунников
к.ф.м.н, МГУ, Преподаватель линейной алгебры и дискретной математики
Цена 119999 руб.




СКАЧАТЬ КУРСЫ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться