이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

35%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

26%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 3개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 18시간 필요
영어
자막: 영어, 그리스어, 스페인어

귀하가 습득할 기술

Linear RegressionVector CalculusMultivariable CalculusGradient Descent

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제공자:

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up89%(9,594개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 4시간 필요

What is calculus?

완료하는 데 4시간 필요
10개 동영상 (총 46분), 4 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
10개의 동영상
Welcome to Module 1!1m
Functions4m
Rise Over Run4m
Definition of a derivative10m
Differentiation examples & special cases7m
Product rule4m
Chain rule5m
Taming a beast5m
See you next module!39
4개의 읽기 자료
About Imperial College & the team5m
How to be successful in this course5m
Grading Policy5m
Additional Readings & Helpful References5m
6개 연습문제
Matching functions visually20m
Matching the graph of a function to the graph of its derivative20m
Let's differentiate some functions20m
Practicing the product rule20m
Practicing the chain rule20m
Unleashing the toolbox20m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Multivariate calculus

완료하는 데 3시간 필요
9개 동영상 (총 41분)
9개의 동영상
Variables, constants & context7m
Differentiate with respect to anything4m
The Jacobian5m
Jacobian applied6m
The Sandpit4m
The Hessian5m
Reality is hard4m
See you next module!23
5개 연습문제
Practicing partial differentiation20m
Calculating the Jacobian20m
Bigger Jacobians!20m
Calculating Hessians20m
Assessment: Jacobians and Hessians20m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Multivariate chain rule and its applications

완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 19분)
6개의 동영상
Multivariate chain rule2m
More multivariate chain rule5m
Simple neural networks5m
More simple neural networks4m
See you next module!34
3개 연습문제
Multivariate chain rule exercise20m
Simple Artificial Neural Networks20m
Training Neural Networks25m
4

4

완료하는 데 3시간 필요

Taylor series and linearisation

완료하는 데 3시간 필요
9개 동영상 (총 41분)
9개의 동영상
Building approximate functions3m
Power series3m
Power series derivation9m
Power series details6m
Examples5m
Linearisation5m
Multivariate Taylor6m
See you next module!28
5개 연습문제
Matching functions and approximations20m
Applying the Taylor series15m
Taylor series - Special cases30m
2D Taylor series15m
Taylor Series Assessment20m

검토

MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING: MULTIVARIATE CALCULUS의 최상위 리뷰

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머신 러닝 수학 특화 과정 정보

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....
머신 러닝 수학

자주 묻는 질문

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