MP4 - Math 0-1: Calculus For Data Science & Machine Learning

[joomlamz]

Publicado em 2/2023
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz
Idioma: Inglês | Tamanho: 3,21 GB | Duração: 11h 39m

Um guia casual para programadores de inteligência artificial, aprendizado profundo e Python

O que você aprenderá
Limites, definição de limite de derivada, derivadas de primeiros princípios
Regras derivadas (regra da cadeia, regra do produto, regra do quociente, diferenciação implícita)
Integração, área sob a curva, teorema fundamental do cálculo
Cálculo vetorial, derivadas parciais, gradiente, jacobiano, hessiano, subida mais íngreme
Otimizar (maximizar ou minimizar) uma função
Regra de l'Hopital
Método de Newton

Requisitos
Compreensão firme da matemática do ensino médio

Descrição
Cenário comum: você tenta entrar no aprendizado de máquina e na ciência de dados, mas há MUITA MATEMÁTICA.Ou você nunca estudou essa matemática ou estudou há tanto tempo que esqueceu tudo.O que você faz?Bem, meus amigos, é por isso que criei este curso. O cálculo é um dos pré-requisitos de matemática mais importantes para o aprendizado de máquina. É necessário entender probabilidade e estatística, que formam a base da ciência de dados. Backpropagation, o algoritmo de aprendizado por trás do aprendizado profundo e das redes neurais, é realmente apenas cálculo com um nome sofisticado. Se você deseja fazer aprendizado de máquina além de apenas copiar o código da biblioteca de blogs e tutoriais, deve conhecer cálculo. cursos, que levam cerca de 1,5 anos para serem concluídos.Felizmente, eu refinei esses ensinamentos apenas para o essencial, para que você possa aprender tudo o que precisa saber na escala de horas em vez de anos.Este curso cobrirá Cálculo 1 (limites , derivadas e as regras de derivadas mais importantes), Cálculo 2 (integração) e Cálculo 3 (cálculo vetorial). Ele incluirá até mesmo material focado em aprendizado de máquina que você normalmente não veria em um curso universitário regular. Iremos até demonstrar muitos dos conceitos deste curso usando a linguagem de programação Python (não se preocupe, você não precisa conhecer Python para este curso). Em outras palavras, em vez da velha e seca versão universitária de cálculo, este curso aborda apenas os tópicos mais práticos e impactantes e fornece habilidades diretamente aplicáveis ao aprendizado de máquina e à ciência de dados, para que você possa começar a aplicá-los hoje mesmo. ?Vamos lá!Pré-requisitos sugeridos:Compreensão firme da matemática do ensino médio (funções, álgebra, trigonometria)

Visão geral
Seção 1: Introdução e Resumo
Aula 1 Introdução
Esboço da Aula 2
Aula 3 Como ter sucesso neste curso
Aula 4 Onde Obter o Código
Seção 2: Revisão
Revisão das Funções da Aula 5
Aula 6 Revisão de Funções em Python
Seção 3: Limites
Aula 7 O que são limites?
Aula 8 Definição Precisa de Limite (Opcional)
Aula 9 Leis de Limite
Aula 10 Infinitos e Assíntotas
Aula 11 Formas Indeterminadas
Aula 12 Limites em Python
Aula 13 Limites com plotagem em Python
Seção 4: Derivadas dos Primeiros Princípios
Aula 14 Declives, Retas Tangentes e Derivadas
Aula 15 Mais sobre retas tangentes, verificação de derivadas
Aula 16 Exercício: Quadrático
Aula 17 Exercício: Cúbico
Aula 18 Exercício: Recíproco
Aula 19 Exercício: Raiz
Aula 20 Notações Alternativas e Derivadas de Ordem Superior
Aula 21 Verificação de Derivadas em Python
Seção 5: Regras de Derivativos
Aula 22 Regra de Poder
Aula 23 Múltiplas Constantes, Regras de Adição e Subtração
Aula 24 Regra do Expoente
Aula 25 Regra do Expoente (continuação)
Aula 26 Regra da Cadeia
Aula 27 Exercícios: Regra da Cadeia
Aula 28 Regras de Produto e Quociente
Aula 29 Exercícios: Regras do Produto e do Quociente
Aula 30 Diferenciação implícita
Aula 31 Regra do logaritmo
Aula 32 Aplicações de Diferenciação Implícita
Aula 33 Diferenciação Logarítmica
Aula 34 Exercício: Derivadas de Funções Hiperbólicas
Aula 35 Exercício: Soma de Polinômios
Aula 36 Exercício: Variância Gaussiana
Aula 37 Exercício: Entropia
Aula 38 Funções Trigonométricas (Opcional)
Aula 39 Funções Trigonométricas Inversas (Opcional)
Seção 6: Aplicações de Diferenciação
Aula 40 Encontrando o Mínimo / Máximo
Aula 41 Mínimo/Máximo Esclarecimentos e Exemplos
Aula 42 Teste de Segunda Derivada
Aula 43 Exercício: Mínimos e Máximos
Aula 44 Exercício: Entropia
Aula 45 Exercício: Gaussiana 1
Aula 46 Exercício: Gaussiana 2
Aula 47 Regra de l'Hopital
Aula 48 Método de Newton
Aula 49 Método de Newton em Python
Seção 7: Integração (Cálculo 2)
Aula 50 Integrais: Introdução da Seção
Aula 51 Área sob a curva
Aula 52 Teorema Fundamental do Cálculo (pt 1)
Aula 53 Teorema Fundamental do Cálculo (pt 2)
Aula 54 Integrais Definidas e Indefinidas
Aula 55 Exercícios: Integrais Definidas
Aula 56 Exercícios: Integrais Indefinidas
Aula 57 Exercícios: Integrais Impróprias
Aula 58 Integração Numérica em Python
Seção 8: Cálculo de vetores em múltiplas dimensões (Cálculo 3)
Aula 59 Funções de Múltiplas Variáveis
Aula 60 Diferenciação Parcial
Aula 61 O Gradiente
Aula 62 O Jacobiano e o Hessiano
lecture 63 Diferenciais e Regra da Cadeia em Múltiplas Dimensões
Aula 64 Por que o gradiente é a direção da subida mais íngreme?
Aula 65 Ascensão mais íngreme em Python
Aula 66 Otimização e Multiplicadores de Lagrange (pt 1)
Aula 67 Otimização e Multiplicadores de Lagrange (pt 2)
Qualquer pessoa que queira aprender cálculo rapidamente, Estudantes e profissionais interessados em aprendizado de máquina e ciência de dados, mas que ficaram presos na matemática

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