🔬 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

Джавист, хочешь понимать, как работают нейронки?

Одного ООП здесь недостаточно. Нужна линейная алгебра.

Мы запустили серию живых вебинаров в рамках курса по математике для AI.

Что разбираем:

— операции с матрицами и векторами (что такое ранг и обратимость);

— как предсказывать данные с помощью линейной регрессии;

— как работают рекомендательные системы (Netflix, Spotify) через SVD.

Результат:

Вы сможете решать задачи по снижению размерности данных и фильтрации шума.

Первый вебинар уже прошел, группа активная, отзывы отличные. Успей запрыгнуть!

Ссылка (до 9 декабря):
https://clc.to/LojFzw