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Curso de 【Legendas em coreano】 Fundamentos matemáticos de bibliotecas de Aprendizado de Máquina

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Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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Fundamentos Matemáticos da Biblioteca de Aprendizado de Máquina

Aprenda os Conceitos Matemáticos das Bibliotecas de Aprendizado de Máquina

Visão Geral do Curso

Neste curso, você obterá uma compreensão dos conceitos matemáticos por trás das bibliotecas necessárias para o aprendizado de máquina. Você aprenderá álgebra linear e cálculo essenciais por meio de exercícios práticos usando NumPy, TensorFlow e PyTorch para desenvolver soluções e configurações mais fortes para modelagem.

Detalhes do Curso

Você está procurando se tornar um cientista de dados? Este curso abrange o conhecimento matemático essencial necessário em álgebra linear e cálculo para ciência de dados e aprendizado de máquina. É projetado para qualquer pessoa que queira entender os conceitos matemáticos por trás de algoritmos de aprendizado de máquina e modelos de ciência de dados. Se você consegue entender gráficos e resolver problemas de equações simples em nível de ensino médio, pode acompanhar este curso. O curso inclui inúmeras atribuições práticas, código Python e exercícios para ajudá-lo a revisar ou aprender novos conceitos matemáticos essenciais para o estudo de aprendizado de máquina.

Por que este curso é necessário?

Embora possa não ser difícil aprender ciência de dados com bibliotecas de alto nível como Scikit-learn e Keras, entender os algoritmos matemáticos por trás dessas bibliotecas abre infinitas possibilidades para você. Este curso, ministrado pelo Dr. Jon Krohn, um especialista líder em algoritmos de aprendizado de máquina e modelos de ciência de dados, fornece uma compreensão abrangente dos conceitos matemáticos (álgebra linear e cálculo) usados no aprendizado de máquina e ciência de dados. Isso ajudará muito você a revisar ou reaprender conceitos matemáticos que você pode ter esquecido. Além disso, o curso utiliza as bibliotecas de tensores Python mais importantes, incluindo NumPy, TensorFlow e PyTorch, para manipular tensores. Ao fazer este curso, você aprenderá os seguintes conhecimentos matemáticos para se tornar um especialista em aprendizado de máquina: 1. Estruturas de dados de álgebra linear 2. Cálculos de tensores 3. Propriedades de matrizes 4. Vetores e valores próprios 5. Cálculos de matriz para aprendizado de máquina 6. Limites 7. Derivadas e diferenciais 8. Diferenciação automática 9. Cálculos de derivadas parciais 10. Cálculos de integrais

Sobre o Instrutor e a Equipe Ligency

Olá a todos os estudantes coreanos! A matemática é o núcleo da ciência de dados e do aprendizado de máquina. Portanto, para se tornar um especialista em ciência de dados, uma compreensão abrangente da maioria das matemáticas relacionadas é essencial. Compreender a matemática subjacente, desde configurações de modelagem até o desenvolvimento de soluções novas e mais fortes, pode ter um impacto dramático em sua carreira. Se você consegue entender gráficos em nível de ensino médio e rearranjar equações simples, está preparado para acompanhar todos os assuntos matemáticos neste curso. Todas as demonstrações de código são feitas em Python, portanto, aprender ou usar outra linguagem de programação orientada a objetos junto com os exemplos práticos também será útil. Ao longo do curso, você receberá inúmeras atribuições práticas, implementações de código Python e exercícios práticos para aprimorar suas habilidades matemáticas. Você está pronto para se tornar o melhor cientista de dados? Vamos nos encontrar em breve no curso. Se você tiver alguma dúvida ou preocupação relacionada ao curso, sinta-se à vontade para deixá-las na seção de Perguntas e Respostas, mas certifique-se de escrevê-las em inglês para que possamos fornecer uma resposta. - Equipe Ligency

O que você aprenderá

  • Obter uma compreensão fundamental de álgebra linear e cálculo, que são essenciais para todos os fundamentos de aprendizado de máquina e ciência de dados
  • Manipular tensores usando as três bibliotecas de tensores Python mais importantes: NumPy, TensorFlow e PyTorch
  • Utilizar cálculos de vetores e matrizes, que são cruciais para aprendizado de máquina e ciência de dados
  • Reduzir as dimensões de dados complexos para os componentes mais úteis usando vetores próprios, SVD e PCA
  • Resolver incógnitas usando técnicas avançadas (por exemplo, pseudoinversa) e técnicas básicas (por exemplo, eliminação)
  • Obter uma compreensão detalhada dos princípios do cálculo por meio de demonstrações de código interativas em Python
  • Entender regras avançadas de diferenciação, como a regra da cadeia
  • Calcular derivadas parciais de funções de custo de aprendizado de máquina usando TensorFlow e PyTorch, além de manualmente
  • Entender a importância dos gradientes e seu papel na execução de ML por meio de uma compreensão precisa do gradiente descendente
  • Utilizar integração para calcular a área sob uma determinada curva
  • Desenvolver uma compreensão mais detalhada de artigos recentes de pesquisa em aprendizado de máquina
  • Ganhar insights sobre os princípios de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado profundo

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