Mathematics of Optimization in ML

A rigorous, intuition-driven exploration of the mathematical foundations and optimization algorithms that power modern machine learning. This course blends theory, geometric intuition, and Python-based visualizations to build a deep understanding of how optimization works in ML.Show more

Kurs

90 Bereits eingeschriebene Lernende

Anfänger

Empfohlene Vorkenntnisse

18 Kapitel

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Was Sie lernen werden

Understand derivatives, gradients, and convexity in the context of optimization objectives.
Interpret the geometric meaning of loss functions and visualize convex/non-convex surfaces.
Derive and analyze gradient descent and its convergence properties.
Comprehend stochastic and mini-batch optimization, including the role of noise and variance.

Wissenswerte Details

Karrierezertifikat

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18 Aufgaben

KI-Co-Pilot

Ihr persönlicher Assistent

Vertraut von Mitarbeitern führender Unternehmen

Schließen Sie sich Mitarbeitenden führender Unternehmen und vielen der Fortune 100 an, die Codefinity vertrauen, um ihre Fähigkeiten zu verbessern.

Dieser Kurs ist für Sie, wenn...

Sie sich auf eine Beförderung vorbereitenPositionieren Sie sich für beruflichen Aufstieg, indem Sie neue Fähigkeiten und Kenntnisse erwerben, die Sie bei Ihrem Arbeitgeber hervorheben.

Sie sind arbeitssuchend und möchten Ihren Lebenslauf verbessernFügen Sie Ihrem Lebenslauf wertvolle Fähigkeiten hinzu und machen Sie sich für potenzielle Arbeitgeber attraktiver. Dieser Kurs verschafft Ihnen einen Wettbewerbsvorteil auf dem Arbeitsmarkt.

Sie möchten dem 9-bis-5-Alltag entkommenUnser Kurs vermittelt die Fähigkeiten, die Sie für den Übergang in die Freiberuflichkeit oder Remote-Arbeit benötigen, und gibt Ihnen die Freiheit, nach Ihren eigenen Bedingungen zu arbeiten.

Sie sind leidenschaftlich am kontinuierlichen Lernen interessiertBleiben Sie im schnelllebigen IT-Bereich mit unserem umfassenden Kurs vorne. Er ist für lebenslange Lernende konzipiert, die ihre Fähigkeiten und ihr Wissen kontinuierlich erweitern möchten.

Dateningenieurkurs

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Dieser Kurs besteht aus 6 Modulen

Core mathematical concepts underlying optimization in machine learning, including derivatives, gradients, convexity, and the geometry of loss functions.

Mathematical derivation and practical intuition for gradient descent, including the role of learning rate and stepwise visualization.

Explore stochastic optimization, expectation and variance, and the impact of noise and batch size on convergence.

Mathematical and visual exploration of momentum-based optimization and acceleration techniques.

In-depth study of adaptive optimization algorithms, their mathematical foundations, and visual behavior.

Explore convergence proofs, learning rate schedules, and challenges in non-convex optimization.

Gewählt von Studenten der besten Schulen

Einschließlich 30 von den Top-30 US-Colleges

Warum Menschen Codefinity für ihre Karriere wählen

Kwizera Mugisha

The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.

Sherry Barnes-Fox

My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style. The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer, and if you still cannot get the answer, then you can display the answer. I love the learning style that is used, it engages me.

Bill Wagner

I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.

Stephanie Chan

As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.

Daniel Chinea

I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.

Steve Bruening

The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.

Empfohlen, wenn Sie daran interessiert sind zu lernen Python

Einführung in Neuronale Netze

Neuronale Netze sind leistungsfähige Algorithmen, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind und zur Lösung komplexer Probleme im Bereich des maschinellen Lernens eingesetzt werden. Sie werden Ihr eigenes neuronales Netz von Grund auf erstellen, um dessen Funktionsweise zu verstehen. Nach diesem Kurs sind Sie in der Lage, neuronale Netze zur Lösung von Klassifikations- und Regressionsaufgaben mit der scikit-learn-Bibliothek zu erstellen.

ML-Einführung Mit Scikit-Learn

Maschinelles Lernen wird heute überall eingesetzt. Möchten Sie es selbst erlernen? Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Welt des maschinellen Lernens, vermittelt grundlegende Konzepte, die Arbeit mit Scikit-learn – der beliebtesten Bibliothek für ML – und ermöglicht den Aufbau Ihres ersten Machine-Learning-Projekts. Der Kurs richtet sich an Lernende mit Grundkenntnissen in Python, Pandas und Numpy.

Einführung in NLP

Erkunden Sie die Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), indem Sie wesentliche Techniken zur Textvorverarbeitung und Methoden zur Darstellung von Textdaten erlernen. Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Werkzeugen zur Bereinigung, Analyse und Interpretation von Textinformationen. Entwickeln Sie die Fähigkeiten, rohe Sprache in strukturierte Erkenntnisse umzuwandeln und schaffen Sie so eine solide Grundlage für fortgeschrittene Anwendungen in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.

Statistik Lernen mit Python

Erwerben Sie ein solides Fundament in Statistik mit Python. Lernen Sie grundlegende statistische Konzepte kennen und wenden Sie diese mit NumPy und pandas an. Von Basismaßen wie Mittelwert und Varianz bis hin zu Hypothesentests, Konfidenzintervallen und datenbasierten Erkenntnissen mit praxisnahen Übungen.

Klassifikation mit Python

Beherrschen Sie die grundlegenden Klassifikationsalgorithmen, die moderne Machine-Learning-Anwendungen antreiben. Erforschen Sie, wie Modelle wie k-NN, logistische Regression, Entscheidungsbäume und Random Forests Vorhersagen treffen, deren Genauigkeit bewerten und verstehen, wann welches Modell eingesetzt wird. Entwickeln Sie die Fähigkeiten, Modelle zu vergleichen und das beste für Ihre Daten auszuwählen.

Clusteranalyse

Erwerben Sie ein fundiertes Verständnis der Clusteranalyse, einer zentralen Methode des unüberwachten Lernens zur Entdeckung von Mustern in nicht gelabelten Daten. Erforschen Sie die Grundlagen von K-Means, hierarchischem Clustering, DBSCAN und GMMs und sammeln Sie praktische Erfahrungen mit realen Datensätzen, um Sicherheit bei der Anwendung von Clustering auf reale Problemstellungen zu gewinnen.

Einführung in RNNs

Beherrschen Sie rekurrente neuronale Netze und deren fortgeschrittene Varianten wie LSTMs und GRUs mit PyTorch. Sammeln Sie praktische Erfahrungen in der Verarbeitung sequentieller Daten für praxisnahe Anwendungen. Setzen Sie diese leistungsstarken Modelle ein, um reale Herausforderungen in der Zeitreihenprognose und verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung zu bewältigen.

Mathematik für Data Science

Beherrschung der mathematischen Grundlagen, die für Data Science unerlässlich sind. Untersuchung zentraler Konzepte in Funktionen, Analysis, Linearer Algebra, Wahrscheinlichkeit und Dimensionsreduktion. Aufbau sowohl theoretischer Kenntnisse als auch praktischer Programmiererfahrung zur Stärkung der Fähigkeit, Daten zu analysieren, komplexe Systeme zu modellieren und fortgeschrittene Techniken im maschinellen Lernen anzuwenden.

Matlab-Grundlagen

Matlabs Einfachheit, Effizienz und umfassende Rechenleistung machen es zu einer ausgezeichneten Programmiersprache sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Fachkräfte. Es ist die bevorzugte Sprache für alles rund um Zahlen und Daten. Dieser Intensivkurs ist darauf ausgelegt, Sie vom Anfänger zum Profi zu führen und zeigt Ihnen jeden Schritt auf dem Weg, sodass Sie bereit sind, Ihre Programmierkarriere zu beginnen.

Explainable AI (XAI) Basics

Gain a foundational understanding of Explainable AI (XAI): what it is, why it matters, key concepts, main techniques, and ethical considerations. This course is theory-focused, using clear explanations and quizzes to build your intuition about making AI systems more transparent and trustworthy.

Einführung in Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) ist ein leistungsstarker Zweig des maschinellen Lernens, der sich auf das Training intelligenter Agenten durch Interaktion mit ihrer Umgebung konzentriert. In diesem Kurs lernen Sie, wie Agenten durch Versuch und Irrtum schrittweise effektive Verhaltensweisen entdecken. Beginnend mit grundlegenden Konzepten wie Markov-Entscheidungsprozessen und Multi-Armed Bandits arbeiten Sie sich durch dynamische Programmierung, Monte-Carlo-Methoden und Temporal-Difference-Lernen.

PyTorch-Grundlagen

Erlernen Sie die grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepte, die für eine effiziente Arbeit mit PyTorch erforderlich sind. Erhalten Sie ein fundiertes Verständnis von Tensoren, einschließlich deren Erstellung, Operationen und Umformung. Erkunden Sie die Grundlagen von Gradienten, Backpropagation und linearer Regression, bevor Sie sich mit der Verarbeitung von Datensätzen beschäftigen. Beherrschen Sie die Fähigkeiten, die zum Erstellen, Trainieren und Bewerten von neuronalen Netzwerken erforderlich sind.

Einführung in Neuronale Netze

ML-Einführung Mit Scikit-Learn

Einführung in NLP

Statistik Lernen mit Python

Klassifikation mit Python

Clusteranalyse

Einführung in RNNs

Mathematik für Data Science

Matlab-Grundlagen

Explainable AI (XAI) Basics

Einführung in Reinforcement Learning

PyTorch-Grundlagen

Codefinity Vorteile

KI-unterstütztes Lernen

Erleben Sie die Faszination der Tech-Fähigkeiten! Unser KI-Assistent bietet Echtzeit-Feedback, personalisierte Hinweise und Fehlererklärungen, damit Sie mit Zuversicht lernen können.

Arbeitsbereiche

Mit Arbeitsbereichen können Sie Projekte direkt auf unserer Plattform erstellen und teilen. Wir haben Vorlagen für Sie vorbereitet

Lernpfade

Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Karriereentwicklung und beginnen Sie Ihren Weg zur Beherrschung der neuesten Technologien

Praxisnahe Projekte

Praxisnahe Projekte werten Ihr Portfolio auf und zeigen praktische Fähigkeiten, um potenzielle Arbeitgeber zu beeindrucken

Zugriff auf den gesamten Katalog

Ein Abonnement eröffnet Ihnen diesen Kurs und unseren gesamten Katalog von Projekten und Fähigkeiten.

Zugang freischalten zu Mathematics of Optimization in ML und dem Rest unseres erstklassigen Katalogs

Hochbewerteter, kuratierter Inhalt

Neue Kurse hinzugefügt wöchentlich

KI-Assistent um alle Fragen zu beantworten

Leidenschaftliche Gemeinschaft von Lernenden

ProBestes Einführungsangebot$12 /MonatJährlich abgerechnet

Über 100 hochbewertete Kurse

Abschlusszertifikate

KI-Assistent in allen Kursen

Über 20 praxisbezogene Projekte

Personalisierte Lernpfade

Unbegrenzte Arbeitsbereiche

UltimateAlles, um Ihre Karriere zu fördern$25 /MonatJährlich abgerechnet

Über 100 hochbewertete Kurse

Abschlusszertifikate

KI-Assistent in allen Kursen

Über 20 praxisbezogene Projekte

Personalisierte Lernpfade

Unbegrenzte Arbeitsbereiche

Ihr Abonnement umfasst außerdem:

Einführung in Neuronale Netze

ML-Einführung Mit Scikit-Learn

Einführung in NLP

Statistik Lernen mit Python

Klassifikation mit Python

Clusteranalyse

Einführung in RNNs

Mathematik für Data Science

Matlab-Grundlagen

Explainable AI (XAI) Basics

Einführung in Reinforcement Learning

PyTorch-Grundlagen

Einführung in Neuronale Netze

ML-Einführung Mit Scikit-Learn

Einführung in NLP

Statistik Lernen mit Python

Klassifikation mit Python

Clusteranalyse

Einführung in RNNs

Mathematik für Data Science

Matlab-Grundlagen

Explainable AI (XAI) Basics

Einführung in Reinforcement Learning

PyTorch-Grundlagen

Häufig gestellte Fragen

Lohnt sich die Investition in Codefinity?

Wir glauben schon! Unsere von Branchenexperten gestalteten Kurse bieten relevante, gefragte Fähigkeiten. Mit interaktivem Inhalt und praktischen Projekten verbessern Sie Ihr Lernerlebnis, fördern Ihre Karriere und bleiben auf dem Arbeitsmarkt vorne.

Warum brauche ich Codefinity?

Codefinity stattet Sie mit wesentlichen Fähigkeiten in den Bereichen Programmierung, Datenwissenschaft und KI für den heutigen Arbeitsmarkt aus. Egal, ob Sie eine neue Karriere starten, in Ihrer jetzigen Rolle vorankommen oder etwas Neues lernen möchten, unsere interaktiven Kurse bieten das notwendige Wissen und die Erfahrung. Geeignet für alle Erfahrungsstufen, hat Codefinity eine Trustpilot-Bewertung von 4,4 und über 1,5 Millionen Nutzer weltweit, sodass Sie in guten Händen sind.

Ist Codefinity gut für Anfänger?

Auf jeden Fall! Unsere Kurse sind für Anfänger konzipiert und bieten auch fortgeschrittene Inhalte für erfahrene Lernende. Egal, ob Sie neu sind oder Ihr Wissen erweitern möchten, wir haben den passenden Kurs für Sie.

Entsprechen die auf Codefinity vermittelten Fähigkeiten den aktuellen Branchenstandards?

Ja, unser Lehrplan wird regelmäßig aktualisiert, um den aktuellen Branchentrends und Best Practices zu entsprechen, damit Sie relevante Fähigkeiten erlernen, einschließlich der neuesten Entwicklungen in Datenwissenschaft und KI.

Werden Codefinity-Zertifikate von Arbeitgebern anerkannt?

Unsere Zertifikate belegen Ihre Fähigkeiten. Obwohl die Anerkennung durch Arbeitgeber variieren kann, haben viele Absolventen sie erfolgreich genutzt, um Lebensläufe zu verbessern und Karrieren voranzutreiben.

Wie viel Zeit muss ich für Codefinity-Kurse einplanen?

Unsere Kurse sind in Ihrem eigenen Tempo gestaltet, sodass Sie nach Belieben lernen können. Verbringen Sie so wenig oder so viel Zeit, wie Sie möchten, basierend auf Ihrem Zeitplan und Ihren Zielen.

Gibt es eine Zufriedenheitsgarantie?

Ja, wir bieten eine 30-tägige Geld-zurück-Garantie. Wenn Sie nicht zufrieden sind, können Sie innerhalb von 30 Tagen eine Rückerstattung beantragen. Details finden Sie in unserer Rückerstattungsrichtlinie.

Wie kündige ich mein Abonnement?

Gehen Sie zu Ihren Kontoeinstellungen und folgen Sie den Anweisungen, um zu kündigen. Bei Problemen steht Ihnen unser Support-Team zur Verfügung. Einzelheiten finden Sie in unserer Kündigungsrichtlinie.

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