– Страница курса
– Первая лекция 4 октября, 15:00. Расписание лекций можно найти на сайте
– Мраморный зал, ПОМИ РАН, наб. реки Фонтанки, 27, Санкт-Петербург
– Пожалуйста, не забудьте зарегистрироваться — это необходимое условие посещения. Достаточно сделать это один раз для посещения любой лекции курса.
⭐️ О лекторе
Максим Николаев
Старший преподаватель МКН СПбГУ, младший научный сотрудник ПОМИ РАН, руководитель программ «Науки о данных» и «AI360: Математика машинного обучения» МКН СПбГУ, преподаватель ШАД Яндекса
📢 Анонс
Исторически курс по теории случайных процессов в вузах является продвинутой математической дисциплиной, требующей серьезных знаний теории меры и теории вероятностей. Такие курсы обычно достаточно абстрактны, а упоминаемые приложения обычно относятся к финансовой математике и теории обслуживания. В то же время приложения теории случайных процессов встречаются повсеместно в машинном обучении и байесовском анализе данных. Цель этого курса в простых терминах объяснить основные принципы, возникающие при изучении случайных процессов, и как их использовать на практике в задачах анализа данных.
Пререквизиты:
– линейная алгебра: квадратичные формы; собственные числа; диагонализация матриц
– теория вероятностей: нормальное распределение; случайные вектора, их матожидание и матрица ковариации; ковариация и корреляция случайных величин
– Python: знакомство с numpy, scipy, matplotlib, jupyter notebook