Analisi matematica per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico

L'analisi matematica costituisce la spina dorsale della matematica applicata, dell'apprendimento automatico e dei moderni algoritmi di data science.Comprendere concetti fondamentali come limiti, derivate, gradienti e trasformazioni è essenziale per capire come le reti neurali ottimizzano i parametri e i segnali di processo. Questo corso ti guida attraverso i principi matematici essenziali da zero, preparandoti a comprendere la teoria alla base dell'ottimizzazione e dell'elaborazione del segnale. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali del calcolo, inclusi limiti e continuità.Calcolare le derivate e applicarle ai problemi di ottimizzazione di base. Esplora i fondamenti del calcolo multivariabile, inclusi gradienti e Hessians. Applicare le tecniche di ottimizzazione utilizzate nei modelli di apprendimento automatico. Esaminare i principi di base delle trasformate di Fourier. Inizierai con la terminologia chiave e le definizioni fondamentali prima di passare alle applicazioni pratiche. Progettato per principianti e aspiranti professionisti dei dati, questo corso non richiede un background matematico avanzato precedente.