Третий выпуск нашего спецпроекта «Учёные — норм!» и подборка онлайн-курсов по высшей математике |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-11-19 19:37 Мы продолжаем разбираться в том, чем занимаются современные учёные. В этом выпуске эксперты рассказали, какие направления есть в математике и какие задачи решает каждое из них, про математический азарт и качества, которыми должен обладать учёный. Его героями стали: — Елена Бунина, доктор физико-математических наук, гендиректор Яндекса в России, директор Школы анализа данных, — Александра Скрипченко, декан факультета математики НИУ ВШЭ, — Александр Гасников, профессор кафедры математических основ управления МФТИ. Если после просмотра выпуска вы, вспомнив о красоте и многогранности математики, захотите снова погрузиться в её изучение — наша подборка для вас ?? Вдохновение на стыке hard и soft skills — Книга «Думай как математик: Как решать любые проблемы быстрее и эффективнее», Барбара Окли Книга рассказывает, как учить математику, учиться в принципе и, уже понимая основы математики, использовать этот багаж для изучения других наук и специальностей. Наш мозг естественным образом сопротивляется сложным знаниям — Барбара Окли предлагает взламывать эти «защитные» механизмы, узнавая о них больше. Кстати, совсем недавно Барбара выступала на главной сцене нашей образовательной конференции YaC/e, доклад можно посмотреть в записи: https://yace.yandex — Книга «Кому нужна математика? Понятная книга о том, как устроен цифровой мир», Н.В. Литвак, А.М. Райгородский Увлекательная книга о современных приложениях математики. Вы узнаете, как она помогает составлять расписания, кодировать тексты, распределять рекламные места в поисковых системах и многое другое. Книга подойдёт как неподготовленному читателю, так и тем, кто всерьёз интересуется математикой — благодаря дополнениям с математическими формулировками и доказательствами теорем. Онлайн-курсы Computer Science Center — Введение в математический анализ: https://stepik.org/course/95/promo За 4 модуля слушатели познакомятся с базовыми понятиями математического анализа: последовательностями, пределами, непрерывностью, производными и интегралами. — Теория вероятностей: https://stepik.org/course/3089/promo Курс знакомит слушателей с базовыми понятиями теории вероятностей: вероятностным пространством, условной вероятностью, случайными величинами, независимостью, математическим ожиданием и дисперсией. Доказываются закон больших чисел и некоторые версии предельных теорем. Разобрано много примеров и задач. — Ликбез по дискретной математике: https://stepik.org/course/91/promo Курс знакомит слушателей с основными понятиями и методами дискретной математики. Среди тем: элементарная комбинаторика, группа перестановок, рекуррентные соотношения, основы теории графов, паросочетания и покрытия. — Математическая статистика: https://stepik.org/course/326/promo В рамках курса вы научитесь ?визуализировать данные, на основе наблюдаемых данных строить оценки неизвестных параметров распределения, узнаете, какие оценки являются хорошими, научитесь проверять гипотезы и многое другое. Математика от Школы анализа данных — Нередко разработчики, аналитики и молодые исследователи не помнят математику 1-2 курса вуза настолько хорошо, чтобы преодолеть вступительные экзамены ШАД. С прошлого года мы дали таким людям возможность всё-таки попасть к нам, организовали для них специальный трек поступления и разработали адаптационный курс «Математика для Data Science». Прочитайте рассказ его автора о том, как ШАД учит разработчиков математике: https://clck.ru/Ticzs — Для тех, кто планирует поступать по традиционному треку или просто хочет потренироваться в решении нетривиальных задач, на сайте ШАД опубликованы текстовые и видео-разборы вступительного экзамена: https://clck.ru/YuDXV — А ещё рекомендуем нашу совместный с МФТИ онлайн-курс «Математика и Python для анализа данных»: https://clck.ru/YuG6F Источник: clck.ru Комментарии: |
|