🔬 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

Math is the ultimate optimization

Для C++ разработчика понимание памяти — база. Для AI-разработчика база — это векторы и матрицы. Мы перезапустили курс по математике, добавив живые вебинары.

Технический стек лекций:

— Linear Algebra: свойства векторов, матричные операции, решение СЛАУ (основа 3D-графики и ML).

— Regression: МНК, интерпретация весов, построение прогностических моделей.

— Decomposition: SVD, собственные значения/векторы.

Разбираем теорию и сразу пишем код (используем NumPy , так как это стандарт для прототипирования в ML).

Набор закрывается 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