Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

35%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

26%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível iniciante
Aprox. 18 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Grego, Espanhol

Habilidades que você terá

Linear RegressionVector CalculusMultivariable CalculusGradient Descent

Resultados de carreira do aprendiz

35%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

26%

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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
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Nível iniciante
Aprox. 18 horas para completar
Inglês
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oferecido por

Logotipo de Imperial College London

Imperial College London

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up90%(10,720 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

4 horas para concluir

What is calculus?

4 horas para concluir
10 vídeos (Total 46 mín.), 4 leituras, 6 testes
10 videos
Welcome to Module 1!1min
Functions4min
Rise Over Run4min
Definition of a derivative10min
Differentiation examples & special cases7min
Product rule4min
Chain rule5min
Taming a beast5min
See you next module!39s
4 leituras
About Imperial College & the team5min
How to be successful in this course5min
Grading Policy5min
Additional Readings & Helpful References5min
6 exercícios práticos
Matching functions visually20min
Matching the graph of a function to the graph of its derivative20min
Let's differentiate some functions20min
Practicing the product rule20min
Practicing the chain rule20min
Unleashing the toolbox20min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Multivariate calculus

3 horas para concluir
9 vídeos (Total 41 mín.)
9 videos
Variables, constants & context7min
Differentiate with respect to anything4min
The Jacobian5min
Jacobian applied6min
The Sandpit4min
The Hessian5min
Reality is hard4min
See you next module!23s
5 exercícios práticos
Practicing partial differentiation20min
Calculating the Jacobian20min
Bigger Jacobians!20min
Calculating Hessians20min
Assessment: Jacobians and Hessians20min
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Multivariate chain rule and its applications

3 horas para concluir
6 vídeos (Total 19 mín.)
6 videos
Multivariate chain rule2min
More multivariate chain rule5min
Simple neural networks5min
More simple neural networks4min
See you next module!34s
3 exercícios práticos
Multivariate chain rule exercise20min
Simple Artificial Neural Networks20min
Training Neural Networks25min
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

Taylor series and linearisation

3 horas para concluir
9 vídeos (Total 41 mín.)
9 videos
Building approximate functions3min
Power series3min
Power series derivation9min
Power series details6min
Examples5min
Linearisation5min
Multivariate Taylor6min
See you next module!28s
5 exercícios práticos
Matching functions and approximations20min
Applying the Taylor series15min
Taylor series - Special cases30min
2D Taylor series15min
Taylor Series Assessment20min

Avaliações

Principais avaliações do MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING: MULTIVARIATE CALCULUS

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Sobre Programa de cursos integrados Matemática para aprendizagem automática

For a lot of higher level courses in Machine Learning and Data Science, you find you need to freshen up on the basics in mathematics - stuff you may have studied before in school or university, but which was taught in another context, or not very intuitively, such that you struggle to relate it to how it’s used in Computer Science. This specialization aims to bridge that gap, getting you up to speed in the underlying mathematics, building an intuitive understanding, and relating it to Machine Learning and Data Science. In the first course on Linear Algebra we look at what linear algebra is and how it relates to data. Then we look through what vectors and matrices are and how to work with them. The second course, Multivariate Calculus, builds on this to look at how to optimize fitting functions to get good fits to data. It starts from introductory calculus and then uses the matrices and vectors from the first course to look at data fitting. The third course, Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis, uses the mathematics from the first two courses to compress high-dimensional data. This course is of intermediate difficulty and will require Python and numpy knowledge. At the end of this specialization you will have gained the prerequisite mathematical knowledge to continue your journey and take more advanced courses in machine learning....
Matemática para aprendizagem automática

Perguntas Frequentes – FAQ

  • O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:

    • o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
    • Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.