À propos de ce cours
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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau débutant

Approx. 22 heures pour terminer

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

Anglais

Sous-titres : Anglais, Grec, Espagnol

Compétences que vous acquerrez

Linear RegressionVector CalculusMultivariable CalculusGradient Descent

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
4 heures pour terminer

What is calculus?

10 vidéos (Total 46 min), 4 lectures, 6 quiz
10 vidéos
Welcome to Module 1!1 min
Functions4 min
Rise Over Run4 min
Definition of a derivative10 min
Differentiation examples & special cases7 min
Product rule4 min
Chain rule5 min
Taming a beast5 min
See you next module!39s
4 lectures
About Imperial College & the team5 min
How to be successful in this course5 min
Grading Policy5 min
Additional Readings & Helpful References5 min
6 exercices pour s'entraîner
Matching functions visually20 min
Matching the graph of a function to the graph of its derivative20 min
Let's differentiate some functions20 min
Practicing the product rule20 min
Practicing the chain rule20 min
Unleashing the toolbox20 min
Semaine
2
3 heures pour terminer

Multivariate calculus

9 vidéos (Total 41 min), 5 quiz
9 vidéos
Variables, constants & context7 min
Differentiate with respect to anything4 min
The Jacobian5 min
Jacobian applied6 min
The Sandpit4 min
The Hessian5 min
Reality is hard4 min
See you next module!23s
5 exercices pour s'entraîner
Practicing partial differentiation20 min
Calculating the Jacobian20 min
Bigger Jacobians!20 min
Calculating Hessians20 min
Assessment: Jacobians and Hessians20 min
Semaine
3
3 heures pour terminer

Multivariate chain rule and its applications

6 vidéos (Total 19 min), 4 quiz
6 vidéos
Multivariate chain rule2 min
More multivariate chain rule5 min
Simple neural networks5 min
More simple neural networks4 min
See you next module!34s
3 exercices pour s'entraîner
Multivariate chain rule exercise20 min
Simple Artificial Neural Networks20 min
Training Neural Networks25 min
Semaine
4
2 heures pour terminer

Taylor series and linearisation

9 vidéos (Total 41 min), 5 quiz
9 vidéos
Building approximate functions3 min
Power series3 min
Power series derivation9 min
Power series details6 min
Examples5 min
Linearisation5 min
Multivariate Taylor6 min
See you next module!28s
5 exercices pour s'entraîner
Matching functions and approximations20 min
Applying the Taylor series15 min
Taylor series - Special cases10 min
2D Taylor series15 min
Taylor Series Assessment20 min
4.7
326 avisChevron Right

32%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

24%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

Meilleurs avis pour Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus

par 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.

par 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.

Enseignants

Avatar

Samuel J. Cooper

Lecturer
Dyson School of Design Engineering
Avatar

David Dye

Professor of Metallurgy
Department of Materials
Avatar

A. Freddie Page

Strategic Teaching Fellow
Dyson School of Design Engineering

À propos de Imperial College London

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....

À propos du Spécialisation Mathématiques pour l'apprentissage automatique

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....
Mathématiques pour l'apprentissage automatique

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.