[Shad Helper] Практикум для подготовки к ШАД (Александр Лыков, Маргарита Меликян)

​ Вы отработаете каждую тему, получите индивидуальную обратную связь и подготовитесь к поступлению в ШАД. Практикум для подготовки к ШАД — это более 440 задач и 40 тестов. Вы погрузитесь в полноценный учебный процесс: Обучение по спланированной траектории Изучите необходимую теорию и закроете пробелы Набьете руку на решении задач, в том числе из вступительных в ШАД прошлых лет Кому и как будет полезен практикум: Тем, кто ограничен во времени Структурированная программа и гибкий темп позволяют готовиться эффективно, уделяя всего 5–10 часов в неделю. Тем, кто готовится самостоятельно Пошаговая траектория, чёткие цели и регулярная обратная связь помогают расти и чувствовать уверенность. Тем, кто уже пытался готовиться, но застревал Идеально для нового старта: понятная структура, мотивация через отслеживание прогресса, поддержка кураторов и обратная связь. Например, в основе нейронных сетей лежит понятие градиента, при оптимизации нелинейной функции вам понадобится гессиан, чтобы использовать сходимость алгоритма обучения понятия предела абсолютно необходимо, при обработке звука вряд ли обойтись без преобразования Фурье. Теория вероятностей: Теория вероятностей пронизывают всю науку о данных. Вероятностные модели и конструкции присутствуют почти по всех алгоритмах машинного обучения. Функция штрафа в задаче регрессии или ошибка классификации опираются на понятии математического ожидания, закон больших чисел и центральная предельная теорема служат обоснованием сходимости и состоятельности многих алгоритмов и методов анализа данных. Александр Лыков к.ф.м.н, МГУ, Академический руководитель Маргарита Меликян к.ф.м.н, МГУ, Преподаватель математического анализа и теории вероятностей Андрей Канунников к.ф.м.н, МГУ, Преподаватель линейной алгебры и дискретной математики