Проверяем сведения о курсе и предложения площадок…
Описание курса
Текст площадки «Stepik». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
Градиентный спуск — это метод оптимизации, широко используемый в машинном обучении и математической оптимизации. Он позволяет находить минимум функции, используя итеративный подход, чтобы постепенно улучшать решение. В данном курсе описаны основные идеи дифференцирования одномерной функции, поиска экстремума, сам алгоритм градиентного спуска в одномерном случае, что делает возможным быстрое включение в будущем в многомерный случай.
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
Все площадки в таблице · листайте вправо →
| Выбирайте не только по цене | Учитесь с комфортомВ КурсеСайт площадки ↗Уроки, текст и помощь — в одном месте | Другой вариант доступаStepikСайт площадки ↗Обучение на площадке |
|---|---|---|
| ЦенаСумма и выгодность предложения | От 300 ₽ | БесплатноНет сопоставимой цены |
| Удобство интерфейсаОценка формата занятий | Навигация и занятия на сайте | Навигация и занятия на сайте |
| Встроенный просмотрБез скачивания всего курса | ✓Просмотр на сайте |
История цен на площадках
Как проходит обучение
Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.
- Документ
- На странице курса указано: сертификат не выдаётся.Проверено 22.09.2026 · Источник ↗
- Темы программы
- Понятие производной. Исследование функций; Градиентный спускПроверено 22.09.2026 · Источник ↗
Авторы и преподаватели
- Райкович Анастасия АлексеевнаАвтор материалов
Содержание обучения
Что в программе
01Понятие производной. Исследование функций5 уроков
- Производная как предел отношения приращенийВремя не указано
- Вывод формулы касательной функции в точкеВремя не указано
- Монотонность функции и производная функции в точкеВремя не указано
- Важные теоремы дифференциального исчисленияВремя не указано
- Экстремум функции одной переменнойВремя не указано
02Градиентный спуск5 уроков
- Алгоритм градиентного спускаВремя не указано
- Градиент функцииВремя не указано
- Выбор шага градиентного спускаВремя не указано
- О критериях остановки Время не указано
- Поиск глобальных и локальных экстремумовВремя не указано
Похожие курсы и совпадения…
Материалы по теме…
![Обложка курса: «Математика для анализа данных: базовый уровень [2025] [ВШЭ]» [Полина Пантелеева]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fmatematika-dlya-analiza-dannykh-bazovyy-uroven-2025-vshe-polin-sharewood-editorial-6bdb88c7.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: [БХВ] Базовые алгоритмы. Реализация на Python и C++ на примере классических игр [Павел Довгалюк]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fbkhv-bazovye-algoritmy-realizatsiya-na-python-i-c-na-primere-k-skladchik-6568f929.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «Вайб кодинг» [Антон Богатушин] | Нейросети - Обучение. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fvayb-koding-anton-bogatushin-neyroseti-obuchenie-sharewood-editorial-b4695805.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «ИИ-помощник на C# [IRON PROGRAMMER]» [Иосиф Дзеранов]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fii-pomoshchnik-na-c-iron-programmer-iosif-dzeranov-sharewood-editorial-e72c40bb.webp&w=640&q=75)