Математика для программистов
От языка формул до математики современных архитектур машинного обучения. Час теории на три часа кода.
- 9 блока
- 117 шагов
- ≈58 ч теории
Язык математики
- 1. Как читать формулу
- 2. Множества и операции
- 3. Произведение, степень, семейства
- 4. Отношения и эквивалентность
- 5. Функции: инъекция, сюръекция, биекция
- 6. Образ и прообраз
- 7. sup, inf и счётность
- 8. Суммы, произведения и смена порядка
- 9. Кванторы и остальная нотация
- 10. Техника доказательств
- 11. Разбор формул из статей
Линейная алгебра
- 12. Вектор, линейная комбинация, оболочка
- 13. Матрица как линейное отображение
- 14. Ранг, ядро и обратимость
- 15. Смена базиса
- 16. Скалярное произведение и нормы
- 17. Ортогональность и проекции
- 18. Собственные значения и спектральная теорема
- 19. Сингулярное разложение
- 20. Низкоранговое приближение и псевдообратная
- 21. Повороты и комплексные числа
- 22. Практика блока
Дифференциальное и матричное исчисление
- 23. Производная как линейная аппроксимация
- 24. Производные функций активации
- 25. Ряд Тейлора и экстремумы
- 26. Градиент и линии уровня
- 27. Правило цепочки и якобиан
- 28. Гессиан и кривизна
- 29. Матричное дифференцирование
- 30. Градиент softmax и кросс-энтропии
- 31. Backprop и vector-Jacobian product
- 32. Интегралы — необходимый минимум
- 33. Практика блока
Вероятность
- 34. Вероятностное пространство
- 35. Условная вероятность и правило Байеса
- 36. Независимость и условная независимость
- 37. Случайные величины, CDF и плотность
- 38. Ожидание и его линейность
- 39. Дисперсия, ковариация и ковариационная матрица
- 40. Дискретные распределения
- 41. Непрерывные распределения
- 42. Многомерная гауссиана
- 43. Экспоненциальное семейство
- 44. Совместные распределения и замена переменных
- 45. Максимальное правдоподобие
- 46. MAP и байесовский взгляд
- 47. Смещение и дисперсия
- 48. Монте-Карло
- 49. Предельные теоремы
- 50. Как сэмплировать
- 51. Словарь теории меры
- 52. Практика: правдоподобие
- 53. Практика: EM и сэмплирование
Теория информации
Оптимизация
- 61. Выпуклость
- 62. Условия оптимальности
- 63. Гладкость и сильная выпуклость
- 64. Градиентный спуск
- 65. Обусловленность
- 66. Стохастический градиентный спуск
- 67. Момент
- 68. Адаптивные методы
- 69. Расписания и клипование
- 70. Нормализация как предобусловливание
- 71. Лагранж и ККТ
- 72. Методы второго порядка
- 73. Практика: оптимизаторы с нуля
Математика глубокого обучения
- 74. Тензоры
- 75. Broadcasting
- 76. einsum
- 77. Батчевые операции
- 78. Числа с плавающей точкой
- 79. Численная устойчивость
- 80. Внимание
- 81. Многоголовость и маски
- 82. Нормализация в сети
- 83. Инициализация и residual
- 84. Позиционные кодировки
- 85. RoPE
- 86. LoRA
- 87. KV-кэш
- 88. Mixture of Experts
- 89. Практика: трансформер с нуля
Диффузия и потоки
- 90. Марковские цепи и прямой процесс
- 91. Численные решатели ОДУ
- 92. Стохастические дифференциальные уравнения
- 93. Score-функция
- 94. Ланжевеновская динамика
- 95. Шумоподавление — это и есть score
- 96. Расписания шума
- 97. Classifier-free guidance
- 98. Flow matching
- 99. Непрерывные нормализующие потоки
- 100. Оптимальный транспорт
- 101. Практика: DDPM с нуля
Обучение с подкреплением и выравнивание
- 102. Марковский процесс принятия решений
- 103. Функции ценности
- 104. Уравнения Беллмана
- 105. Динамическое программирование
- 106. Temporal difference и Q-learning
- 107. Теорема о градиенте политики
- 108. REINFORCE и дисперсия
- 109. Преимущество и GAE
- 110. Обучение вне политики
- 111. Доверительная область
- 112. PPO
- 113. Максимально энтропийное RL
- 114. RLHF
- 115. DPO
- 116. Модели мира
- 117. Практика: от gridworld до DPO