Основы математики, которые должен знать каждый инженер ИИ | Линейная алгебра и исчисление | День 2

Освойте базовую математику, необходимую каждому инженеру ИИ! В этом видео второго дня
мы рассмотрим фундаментальные математические концепции, лежащие в основе машинного обучения и алгоритмов ИИ.

🎯 Что вы изучите:
• Основы линейной алгебры (векторы, матрицы, операции)
• Исчисление для ИИ (производные, градиенты, оптимизация)
• Основы теории вероятностей и статистики
• Практическое применение в машинном обучении и глубоком обучении
• Примеры и реализации реального кода

📊 Рассматриваемые темы:
Операции с векторами и нормы (L1, L2)
Операции с матрицами и их преобразования
Собственные значения и собственные векторы
Частные производные и цепное правило
Оптимизация градиентного спуска
Статистические распределения
Практическое программирование на Python и NumPy

Почему это важно:
Понимание математики — это основа для использования инструментов ИИ и построения систем ИИ. Именно эти концепции используются в нейронных сетях, трансформаторах и
современных моделях генеративного ИИ.

🔧 Кому стоит посмотреть:
Начинающим инженерам ИИ/МО
Специалистам по данным, начинающим свой путь
Разработчикам Python, вступающим в сферу ИИ/МО
Всем, кто разрабатывает промышленные системы ИИ

⏱️ ТАЙМ-КОДЫ:

0:00 - Введение и цели на сегодня
0:53 - Почему математика важна в ИИ
1:71 - Объяснение векторов
2:65 - Матрицы и нейронные сети
3:33 - Объяснение умножения матриц
5:09 - Весовые матрицы и обучение по шаблонам
5:72 - Скалярные произведения и подобие
6:75 - Реальные приложения
7:32 - Основы теории вероятностей
8:66 - Нормальное распределение и гауссова кривая
9:80 - Градиенты и как обучается ИИ
10:98 - Ландшафт ошибок
11:58 - Математика градиентов
12:34 - Скорость обучения и обновления весов
14:65 - Полное описание работы нейронной сети
17:62 - Практические упражнения
20:83 - Обзор и основные выводы
23:04 - Предварительный обзор третьего дня

💡 Это вторая часть нашей серии «Основы разработки ИИ». Освойте математику,
освойте алгоритмы!

#ИИ-инженер #машинноеобучение #математика #линейнаяалгебра #вычислительный анализ #наукаоданных
#Python #ИИ #глубокоеобучение #руководство