この専門講座について

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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.
受講生の就業成果
50%
この専門講座終了後に新しいキャリアをスタートしました
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンラインコース
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
フレキシブルなスケジュール
柔軟性のある期限の設定および維持
初級レベル
約4か月で修了
推奨4時間/週
英語
字幕:英語, ギリシャ語, スペイン語
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この専門講座には3コースあります。

コース1

コース 1

Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

4.7
7,495件の評価
1,493件のレビュー
コース2

コース 2

Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus

4.7
3,592件の評価
621件のレビュー
コース3

コース 3

Mathematics for Machine Learning: PCA

4.0
1,923件の評価
460件のレビュー

提供:

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

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

よくある質問

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。まず始めに興味のあるコースカードをクリックして登録します。コースに登録して修了することによって、共有できる修了証を取得するか、無料でコースを聴講してコースの教材を確認することができます。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、専門講座全体に自動的にサブスクライブされます。進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

  • コースに登録すると専門講座のすべてのコースにアクセスできるようになり、コースを修了すると修了証を取得できます。コース内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講することができます。受講料の支払いが難しい場合は、学資援助を申請することができます

  • このコースは完全にオンラインで提供されているため、実際に教室に出席する必要はありません。Webまたはモバイル機器からいつでもどこからでも講義、学習用教材、課題にアクセスできます。

  • High school maths knowledge is required. Basic knowledge of Python can come in handy, but it is not necessary for courses 1 and 2. For course 3 (intermediate difficulty) you will need basic Python and numpy knowledge to get through the assignments.

  • We recommend taking the courses in the order in which they are displayed on the main page of the Specialization.

  • This is a non-credit Specialization.

  • 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.

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。