このコースについて

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Learner Career Outcomes

35%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

26%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

初級レベル

約22時間で修了

推奨:6 weeks of study, 2-5 hours/week...

英語

字幕:英語, ギリシャ語, スペイン語

習得するスキル

Linear RegressionVector CalculusMultivariable CalculusGradient Descent

Learner Career Outcomes

35%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

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100%オンライン

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初級レベル

約22時間で修了

推奨:6 weeks of study, 2-5 hours/week...

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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

4時間で修了

What is calculus?

4時間で修了
10件のビデオ (合計46分), 4 readings, 6 quizzes
10件のビデオ
Welcome to Module 1!1 分
Functions4 分
Rise Over Run4 分
Definition of a derivative10 分
Differentiation examples & special cases7 分
Product rule4 分
Chain rule5 分
Taming a beast5 分
See you next module!39
4件の学習用教材
About Imperial College & the team5 分
How to be successful in this course5 分
Grading Policy5 分
Additional Readings & Helpful References5 分
6の練習問題
Matching functions visually20 分
Matching the graph of a function to the graph of its derivative20 分
Let's differentiate some functions20 分
Practicing the product rule20 分
Practicing the chain rule20 分
Unleashing the toolbox20 分
2

2

3時間で修了

Multivariate calculus

3時間で修了
9件のビデオ (合計41分)
9件のビデオ
Variables, constants & context7 分
Differentiate with respect to anything4 分
The Jacobian5 分
Jacobian applied6 分
The Sandpit4 分
The Hessian5 分
Reality is hard4 分
See you next module!23
5の練習問題
Practicing partial differentiation20 分
Calculating the Jacobian20 分
Bigger Jacobians!20 分
Calculating Hessians20 分
Assessment: Jacobians and Hessians20 分
3

3

3時間で修了

Multivariate chain rule and its applications

3時間で修了
6件のビデオ (合計19分)
6件のビデオ
Multivariate chain rule2 分
More multivariate chain rule5 分
Simple neural networks5 分
More simple neural networks4 分
See you next module!34
3の練習問題
Multivariate chain rule exercise20 分
Simple Artificial Neural Networks20 分
Training Neural Networks25 分
4

4

2時間で修了

Taylor series and linearisation

2時間で修了
9件のビデオ (合計41分)
9件のビデオ
Building approximate functions3 分
Power series3 分
Power series derivation9 分
Power series details6 分
Examples5 分
Linearisation5 分
Multivariate Taylor6 分
See you next module!28
5の練習問題
Matching functions and approximations20 分
Applying the Taylor series15 分
Taylor series - Special cases10 分
2D Taylor series15 分
Taylor Series Assessment20 分
4.7
387件のレビューChevron Right

Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus からの人気レビュー

by DPNov 26th 2018

Great course to develop some understanding and intuition about the basic concepts used in optimization. Last 2 weeks were a bit on a lower level of quality then the rest in my opinion but still great.

by SSAug 4th 2019

Very Well Explained. Good content and great explanation of content. Complex topics are also covered in very easy way. Very Helpful for learning much more complex topics for Machine Learning in future.

講師

インストラクターの画像、Samuel J. Cooper

Samuel J. Cooper 

Lecturer
Dyson School of Design Engineering
インストラクターの画像、David Dye

David Dye 

Professor of Metallurgy
Department of Materials
インストラクターの画像、A. Freddie Page

A. Freddie Page 

Strategic Teaching Fellow
Dyson School of Design Engineering

インペリアル・カレッジ・ロンドン(Imperial College London)について

Imperial College London is a world top ten university with an international reputation for excellence in science, engineering, medicine and business. located in the heart of London. Imperial is a multidisciplinary space for education, research, translation and commercialisation, harnessing science and innovation to tackle global challenges. Imperial students benefit from a world-leading, inclusive educational experience, rooted in the College’s world-leading research. Our online courses are designed to promote interactivity, learning and the development of core skills, through the use of cutting-edge digital technology....

機械学習のための数学専門講座について

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....
機械学習のための数学

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。