Майстер-клас «Машинне навчання, математика і програмування. Як вчитися і не блукати» в Києві

Як співвідносяться між собою поняття Data Science, Machine Learning, Deep Learning, Statistics, Linear algebra, Calculus, де в цій системі місце поняттю AI (Artificial Intelligence)?

У спробі знайти відповідь на ці питання, розберемо ролі і завдання інженерів в таких Data Science проектах:

• Software Engineering

• DevOps/MLOps

• AI/ML Research

• Data Engineering

• ETL

• Тестирование

Програма

1. Що і навіщо вивчати, практичні рекомендації
2. Введення в основні концепції машинного навчання, глибокого навчання
3. Чому нейронні мережі та їх лавиноподібний розвиток жартома називають «неймовірнисним двигуном»
4. Ухвалення рішення на основі статистики, імовірнісні моделі
5. Відмінні від ймовірностей і статистики інтелектуальні методи
6. Нелінійні апроксіматори, що це таке
7. Нейронні мережі як універсальний апроксіматор
8. Список ключових тем для проходження інтерв'ю