Об этом курсе
Недавно просмотрено: 198,265

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

Прибл. 22 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 6 weeks of study, 2-5 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский, Греческий, Испанский

Приобретаемые навыки

Linear RegressionVector CalculusMultivariable CalculusGradient Descent

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

Прибл. 22 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 6 weeks of study, 2-5 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский, Греческий, Испанский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
4 ч. на завершение

What is calculus?

10 видео ((всего 46 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
10 видео
Welcome to Module 1!1мин
Functions4мин
Rise Over Run4мин
Definition of a derivative10мин
Differentiation examples & special cases7мин
Product rule4мин
Chain rule5мин
Taming a beast5мин
See you next module!39
4 материала для самостоятельного изучения
About Imperial College & the team5мин
How to be successful in this course5мин
Grading Policy5мин
Additional Readings & Helpful References5мин
6 практических упражнений
Matching functions visually20мин
Matching the graph of a function to the graph of its derivative20мин
Let's differentiate some functions20мин
Practicing the product rule20мин
Practicing the chain rule20мин
Unleashing the toolbox20мин
Неделя
2
3 ч. на завершение

Multivariate calculus

9 видео ((всего 41 мин.)), 5 тестов
9 видео
Variables, constants & context7мин
Differentiate with respect to anything4мин
The Jacobian5мин
Jacobian applied6мин
The Sandpit4мин
The Hessian5мин
Reality is hard4мин
See you next module!23
5 практических упражнений
Practicing partial differentiation20мин
Calculating the Jacobian20мин
Bigger Jacobians!20мин
Calculating Hessians20мин
Assessment: Jacobians and Hessians20мин
Неделя
3
3 ч. на завершение

Multivariate chain rule and its applications

6 видео ((всего 19 мин.)), 4 тестов
6 видео
Multivariate chain rule2мин
More multivariate chain rule5мин
Simple neural networks5мин
More simple neural networks4мин
See you next module!34
3 практических упражнения
Multivariate chain rule exercise20мин
Simple Artificial Neural Networks20мин
Training Neural Networks25мин
Неделя
4
2 ч. на завершение

Taylor series and linearisation

9 видео ((всего 41 мин.)), 5 тестов
9 видео
Building approximate functions3мин
Power series3мин
Power series derivation9мин
Power series details6мин
Examples5мин
Linearisation5мин
Multivariate Taylor6мин
See you next module!28
5 практических упражнений
Matching functions and approximations20мин
Applying the Taylor series15мин
Taylor series - Special cases10мин
2D Taylor series15мин
Taylor Series Assessment20мин
4.7
Рецензии: 325Chevron Right

32%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

25%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Лучшие отзывы о курсе Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus

автор: DPNov 26th 2018

Great course to develop some understanding and intuition about the basic concepts used in optimization. Last 2 weeks were a bit on a lower level of quality then the rest in my opinion but still great.

автор: SSAug 4th 2019

Very Well Explained. Good content and great explanation of content. Complex topics are also covered in very easy way. Very Helpful for learning much more complex topics for Machine Learning in future.

Преподаватели

Avatar

Samuel J. Cooper

Lecturer
Dyson School of Design Engineering
Avatar

David Dye

Professor of Metallurgy
Department of Materials
Avatar

A. Freddie Page

Strategic Teaching Fellow
Dyson School of Design Engineering

О Имперский колледж Лондона

Imperial College London is a world top ten university with an international reputation for excellence in science, engineering, medicine and business. located in the heart of London. Imperial is a multidisciplinary space for education, research, translation and commercialisation, harnessing science and innovation to tackle global challenges. Imperial students benefit from a world-leading, inclusive educational experience, rooted in the College’s world-leading research. Our online courses are designed to promote interactivity, learning and the development of core skills, through the use of cutting-edge digital technology....

Специализация Математика в машинном обучении: общие сведения

For a lot of higher level courses in Machine Learning and Data Science, you find you need to freshen up on the basics in mathematics - stuff you may have studied before in school or university, but which was taught in another context, or not very intuitively, such that you struggle to relate it to how it’s used in Computer Science. This specialization aims to bridge that gap, getting you up to speed in the underlying mathematics, building an intuitive understanding, and relating it to Machine Learning and Data Science. In the first course on Linear Algebra we look at what linear algebra is and how it relates to data. Then we look through what vectors and matrices are and how to work with them. The second course, Multivariate Calculus, builds on this to look at how to optimize fitting functions to get good fits to data. It starts from introductory calculus and then uses the matrices and vectors from the first course to look at data fitting. The third course, Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis, uses the mathematics from the first two courses to compress high-dimensional data. This course is of intermediate difficulty and will require Python and numpy knowledge. At the end of this specialization you will have gained the prerequisite mathematical knowledge to continue your journey and take more advanced courses in machine learning....
Математика в машинном обучении

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.