Как систематически изучать математический анализ? Добрый вечер,
Изучая некоторые материалы связанные с ИИ и машинным обучением - все время сталкиваюсь с тем, что приходится подчитывать матан, численные методы, дискретную математику, методы принятия решений, линейную алгебру, методы оптимизации, теорию вероятности. Но все это я делаю кусочно, многие знания, как оказалось - не пропали зря после времен универа, но и с тех пор так и сложилось понимания как систематизировать свои знания по этим предметам.
Возможно кто-то может посоветовать, как это разложить по полочкам, и в каком порядке какие темы стоит изучать, чтобы неплохо ориентироваться в этом поле? И есть ли в этом смысл? Часто слышу мнение, что нет ничего страшного в том, чтобы использовать какие-то алгоритмы совершенно не понимая, что на самом деле они делают, но меня такой подход всегда угнетает, я не могу с ним согласиться до сих пор.
Как систематически изучать математический анализ? Добрый вечер,
Изучая некоторые материалы связанные с ИИ и машинным обучением - все время сталкиваюсь с тем, что приходится подчитывать матан, численные методы, дискретную математику, методы принятия решений, линейную алгебру, методы оптимизации, теорию вероятности. Но все это я делаю кусочно, многие знания, как оказалось - не пропали зря после времен универа, но и с тех пор так и сложилось понимания как систематизировать свои знания по этим предметам.
Возможно кто-то может посоветовать, как это разложить по полочкам, и в каком порядке какие темы стоит изучать, чтобы неплохо ориентироваться в этом поле? И есть ли в этом смысл? Часто слышу мнение, что нет ничего страшного в том, чтобы использовать какие-то алгоритмы совершенно не понимая, что на самом деле они делают, но меня такой подход всегда угнетает, я не могу с ним согласиться до сих пор.
Изучая некоторые материалы связанные с ИИ и машинным обучением - все время сталкиваюсь с тем, что приходится подчитывать матан, численные методы, дискретную математику, методы принятия решений, линейную алгебру, методы оптимизации, теорию вероятности. Но все это я делаю кусочно, многие знания, как оказалось - не пропали зря после времен универа, но и с тех пор так и сложилось понимания как систематизировать свои знания по этим предметам.
Возможно кто-то может посоветовать, как это разложить по полочкам, и в каком порядке какие темы стоит изучать, чтобы неплохо ориентироваться в этом поле? И есть ли в этом смысл? Часто слышу мнение, что нет ничего страшного в том, чтобы использовать какие-то алгоритмы совершенно не понимая, что на самом деле они делают, но меня такой подход всегда угнетает, я не могу с ним согласиться до сих пор.
Похожие вопросы
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Интересные статьи из справочника
Поможем написать учебную работу
Отвечай на вопросы, зарабатывай баллы и трать их на призы.
Подробнее
Подробнее
Добрый вечер!
Изучение математического анализа и связанных с ним предметов может быть довольно сложным и объемным процессом. Однако, систематизация знаний и их последовательное изучение может значительно облегчить ваше понимание и помочь в применении этих знаний на практике.
Вот некоторые рекомендации по порядку изучения основных предметов, которые вы упомянули:
Линейная алгебра - это один из фундаментальных предметов, который лежит в основе многих математических и инженерных дисциплин. Рекомендуется начать с изучения основных понятий линейной алгебры, таких как векторы, матрицы, системы линейных уравнений, собственные значения и векторы.
Математический анализ - изучение анализа может быть разделено на несколько частей: дифференциальное и интегральное исчисление. Рекомендуется начать с изучения дифференциального исчисления (пределы, производные, дифференциальные уравнения), а затем перейти к интегральному исчислению (определенные и неопределенные интегралы, интегральные уравнения).
Дискретная математика - изучение дискретной математики включает такие темы, как комбинаторика, теория графов, логика, алгоритмы и структуры данных. Эти знания могут быть полезны при работе с алгоритмами и методами оптимизации.
Теория вероятности - изучение теории вероятностей поможет понять статистические методы и алгоритмы машинного обучения, которые основаны на вероятностных моделях.
Помимо изучения отдельных предметов, рекомендуется также применять полученные знания на практике, решая задачи и выполняя проекты. Это поможет закрепить материалы и освоить их лучше.
Относительно вашего вопроса о целесообразности понимания алгоритмов: понимание того, как работают алгоритмы и методы, может помочь вам лучше выбирать подходящие методы для решения конкретных задач и адаптировать их при необходимости. В итоге, глубокое понимание математических основ позволит вам быть более успешным и эффективным специалистом в области ИИ и машинного обучения.