Análise Matemática para Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina

A análise matemática forma a espinha dorsal da matemática aplicada, do aprendizado de máquina e dos algoritmos modernos de ciência de dados.A compreensão de conceitos básicos como limites, derivadas, gradientes e transformações é essencial para entender como as redes neurais otimizam parâmetros e sinais de processo. Este curso orienta você através de princípios matemáticos essenciais desde o início, preparando-o para entender a teoria por trás da otimização e processamento de sinais. O que você vai aprender: Entenda conceitos fundamentais de cálculo, incluindo limites e continuidade. Explore os fundamentos do cálculo multivariável, incluindo gradientes e Hessianos. Aplique técnicas de otimização usadas no treinamento de modelos de aprendizado de máquina. Examine os princípios básicos das transformações de Fourier. Você começará com a terminologia-chave e as definições fundamentais antes de passar para aplicações práticas.Projetado para iniciantes e aspirantes a profissionais de dados, este curso não requer nenhuma formação matemática avançada prévia. Comece a construir sua base matemática hoje.