Programa de cursos integrados Matemática para aprendizagem automática

Matemática para aprendizagem automática. Learn about the prerequisite mathematics for applications in data science and machine learning

129.088 já se inscreveram
Instrutor(es): David Dye +3 more
Imagem do instrutor, David DyeImagem do instrutor, Samuel J. CooperImagem do instrutor, A. Freddie Page

Legendas: Inglês, Árabe,

oferecido por

Imperial College London

Sobre este Programa de cursos integrados

68.084 visualizações recentes
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.
Resultados de carreira do aprendiz
47%
Começou uma nova carreira depois de completar o Programa de cursos integrados.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
Cursos 100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Cronograma flexível
Definição e manutenção de prazos flexíveis.
Nível iniciante
Aproximadamente 4 meses para ser concluído
Ritmo sugerido de 4 horas/semana
Inglês
Resultados de carreira do aprendiz
47%
Começou uma nova carreira depois de completar o Programa de cursos integrados.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
Cursos 100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Cronograma flexível
Definição e manutenção de prazos flexíveis.
Nível iniciante
Aproximadamente 4 meses para ser concluído
Ritmo sugerido de 4 horas/semana
Inglês

Como funciona o programa de cursos integrados

Fazer cursos

Um programa de cursos integrados do Coursera é uma série de cursos para ajudá-lo a dominar uma habilidade. Primeiramente, inscreva-se no programa de cursos integrados diretamente, ou avalie a lista de cursos e escolha por qual você gostaria de começar. Ao se inscrever em um curso que faz parte de um programa de cursos integrados, você é automaticamente inscrito em todo o programa de cursos integrados. É possível concluir apenas um curso — você pode pausar a sua aprendizagem ou cancelar a sua assinatura a qualquer momento. Visite o seu painel de aprendiz para controlar suas inscrições em cursos e progresso.

Projeto prático

Todos os programas de cursos integrados incluem um projeto prático. Você precisará completar com êxito o(s) projeto(s) para concluir o programa de cursos integrados e obter o seu certificado. Se o programa de cursos integrados incluir um curso separado para o projeto prático, você precisará completar todos os outros cursos antes de iniciá-lo.

Obtenha um certificado

Ao concluir todos os cursos e completar o projeto prático, você obterá um certificado que pode ser compartilhado com potenciais empregadores e com sua rede profissional.

Este Programa de cursos integrados contém 3 cursos

Curso1

Curso 1

Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

4.7
estrelas
9,938 classificações
1,997 avaliações
Curso2

Curso 2

Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus

4.7
estrelas
4,783 classificações
852 avaliações
Curso3

Curso 3

Mathematics for Machine Learning: PCA

4.0
estrelas
2,639 classificações
660 avaliações

oferecido por

Placeholder

Imperial College London

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.