Пропонуємо вам новий експериментальний формат навчального курсу. “Linear algebra for data scientists” — це курс магістерської програми Data Science нашого факультету, який ми пропонуємо учасникам поза університету в форматі 100% дистанційного навчання. Курс буде цікавий тим, хто вже почав або планує почати кар’єру в напрямку машинного навчання і хоче поглибити свої знання щодо математичних основ багатьох методів, які використовуються в сучасних методах machine/deep learning.
Загальна тривалість курсу – 16 заняття розбитих на 4 модулі.
Кількість ECTS – 4 кредити.
Детальна структура курсу
Introductory part: short overview of basics of linear algebra, including- Existence and uniqueness of solutions to systems of linear equations;
- Bases of linear vector spaces;
- Coordinates in different bases;
- Transformation between R^ and R^m
- Orthogonal vectors and subspaces; Pythagoras theorem
- Four subspaces theorem
- Projections and projectors; orthogonal vs oblique projection
- Least square solutions to linear systems and application in regression models
- Gram-Schmidt orthogonalization
- QR factorization via Gram-Schmidt
- Orthogonal and unitary transformations and their properties
- Householder reflections and Givens rotations; applications to QR factorization
- Eigenvalues and eigenvectors
- Diagonalization of matrices
- Jordan canonical form
- Application to differential and difference equations
- Symmetric matrices and their properties
- Spectral decomposition of symmetric matrices
- Quadratic forms
- Singular value decomposition
- Spectral decomposition (diagonalisation)
- Principal component analysis (PCA)
- Singular value decomposition and applications
- QR factorisation
- Cholesky decomposition
- Jacobi, Gauss-Seidel, and SOR (successive over-relaxation) methods
- conjugate gradient method
- Krylov subspaces method
- GMRES method
- First and second order tests
- Gradient descent and Newton’s methods
- Convex analysis
- Saddle point approach
- Linear least square
- Non-linear least square
- Constrained least square
Вимоги до попередніх знань учасників курсу
Основи лінійної алгебри.Формат навчання
Дистанційний формат передбачає наступні активності на курсі із використанням відповідних онлайн сервісів- Лекційні заняття. Учасники курсу мають доступ до лекцій в реальному часі з можливістю підключення до трансляції з аудиторії. Трансляція включає в себе відео потік в Ultra-HD якості з камери, яка встановлена в аудиторії, а також перегляд слайдів та нотаток викладача на віртуальній дошці. Трансляція здійснюється через сервіс Zoom. Згодом учасникам надається доступ до відео-записів лекцій.
- Викладання та всі матеріали на курсі – англійською мовою.
- Практичні завдання. В рамках курсу студенти виконують практичні завдання та проект. Виконані практичні завдання перевіряє команда асистентів викладача. Оцінка та коментарі на виконану роботу надаються протягом кількох тижнів.
- Тестові завдання. До кожної теми запропоновані тестові питання для самоперевірки та на оцінювання засвоєння матеріалу.
- Консультації. Всі студенти курсу (як дистанційні учасники, так і студенти магістерської програми) можуть брати участь в обговореннях (під час занять та позаавдиторний час) через сервіс Slack.
Розклад модулів
- 25 жовтня, 9:00 – 12:00, 27 жовтня, 9:30 – 12:30
- 8 листопада, 9:00 – 12:00, 10 листопада, 9:30 – 12:30
- 24 листопада, 9:30 – 12:30, 13:30 – 16:30
- 6 грудня, 9:00 – 12:00, 8 грудня, 9:30 – 12:30
Зарахування на курс
Зарахування на курс відбувається на конкурсній основі. Апліканти заповнюють реєстраційну форму: goo.gl/forms/O2yvbzqqQMglmNLC3 При відборі учасників береться до уваги персональна мотивація та попередній освітній досвід. Кінцевий термін прийому заявок на курс — 19 жовтня (включно). Оголошення результатів відбору — 22 жовтня. Увага! Кількість місць для участі на курсі обмежена. Організатори залишають за собою право закрити реєстрацію на курс раніше в разі наявності достатньої кількості заявок. У разі необхідності організатори також можуть попросити провести онлайн співбесіду з кандидатами на участь задля уточнення питань реєстраційної форми, а також перевірки рівня необхідних знань.Вартість навчання
Загальна вартість курсу “Linear algebra for data scientists” становить 12 000 грн. Для учасників першого експериментального запуску курсу пропонується знижка 67%. Відповідно, ціна становить 3 999 грн. Перше заняття безкоштовно. Оплату за навчання необхідно внести до 26 жовтня включно. Відповідно, ви можете ознайомитися з форматом курсу на перших лекціях першого модуля, які пройдуть 25 жовтня, та прийняти для себе рішення щодо участі на курсі.Сертифікати
По завершенню курсу учасники в разі отримання позитивної оцінки (виконання мінімум 60% завдань) отримають сертифікат учасника курсу. Сертифікат учасника може бути використаний для зарахування навчальних кредитів за аналогічний курс в університетах в разі наявності такої можливості.Про викладача
Ростислав Гринів, Український Католицький Університет Професор, доктор фізико-математичних наук Українського Католицького Університету. Завідувач кафедри прикладної математики та статистики. Викладає курси “Лінійна алгебра” та “Теорія ймовірності та математична статистика” студентам бакалаврських та магістерської програм факультету прикладних наук. Відзнаки:- 2007: Grant DMS-0710477, National Science Foundation, U.S.A.
- 2005/07: Grant 436 UKR 113/84 (Co-Principal investigator in Ukraine) from Deutsche Forschungsgemeinschaft, Germany
- 2004/06: Alexander hom Humboldt Fellowship, the University of Bonn, Germany
- 2003: Prize of the President of Ukraine for Young Scientists
- 1998/99: PIMS Postdoctoral Fellowship and the University of Calgary, Canada
- 1994/95: Soros Graduate Student
- 2011/16 – Lecturer in Mathematics and Financial Mathematics at the Kyiv School of Economics
- 2009 – Lecturer in Financial Mathematics, Stochastic Analysis, Applied Statistics at the University of Rzeszów, Poland
- 2009 – Mini-course (6 lectures) “An introduction to the Black–Scholes model” at the Kyiv Mohyla Business School (KMBS), Kyiv, Ukraine
- 2007 – Mini-course (4 lectures) “Inverse spectral problems for singular Sturm–Liouville operators” at the University of Kentucky, Lexington, KY, U.S.A.
- 2000 – Lecturer in Mathematical and Applied Statistics and Financial Mathematics at the Lviv Franko National University, Ukraine
- 1998 – Lecturer in Analysis at the University of Calgary, Canada