説明データサイエンスの多数の標準モデルと構造の背後には、物事を機能させる数学があります。 データサイエンスで成功するには、それを理解することが重要です。 この専門分野では、さまざまな数学ツールを取り上げ、それらがデータサイエンスでどのように発生するかを確認します。 次のような重要な分野をカバーします[…]
説明この専門分野では、深層学習、強化学習、自然言語理解、コンピュータービジョン、ベイズ法を紹介します。 Kaggleの機械学習のトッププラクティショナーとCERNの科学者は、現実世界の問題を解決した経験を共有し、理論と実践の間のギャップを埋めるのに役立ちます。 7つのコースを完了すると、次のことができるようになります[…]
このコースの目的は、複雑なシステムとしてのレキシコンの概念を取得し、レキシコンへの言語横断的な類型学的アプローチの方法論を取得すること、およびセマンティックシフトの一般的なメカニズムとそれらの類型学的関連性について学ぶことです。 . コースの終わりまでに、学生は[…]
説明ディープラーニングは、すでに急速に発展しているコンピュータービジョンの分野に大きな後押しを加えました。 ディープラーニングにより、コンピュータービジョン技術の多くの新しいアプリケーションが導入され、現在、私たちの日常生活の一部になっています。 これらには、自動運転車での顔認識とインデックス作成、写真の様式化、またはマシンビジョンが含まれます。 […]
説明 経済学、心理学、および神経科学は、今日、人間の意思決定に関する単一の一般理論を作成することを最終的な目的として、統合された神経経済学の分野に収束しています。 神経経済学は、生物学者、経済学者、心理学者、社会科学者に、自分自身の決定方法と他の人がどのように決定するかについてのより深い理解を提供します。 心理学と結びついた神経科学 […]
説明 これは、フランスのリール 1 大学の教授である Valery Gritsenko によってモスクワの National Research University Higher School of Economics の代数幾何学研究所で行われる修士課程です。 ヤコビ形式は、XNUMX つの複素変数の正則関数です。 […]
説明大型ハドロン衝突型加速器(LHC)は、当面最大のデータ生成マシンです。 ビッグデータを生成するのではなく、データは巨大です。 XNUMXつの実験のうちのXNUMXつだけで、XNUMX秒あたり数千ギガバイトが生成されます。 データフローの強度は、時間の経過とともに増加するだけです。 したがって、データ処理[…]
説明このコースの目標は、学習者に最新のニューラルネットワークとそのコンピュータビジョンおよび自然言語理解への応用についての基本的な理解を与えることです。 このコースは、線形モデルの要約と、ディープニューラルネットワークのトレーニングに不可欠な確率的最適化手法の説明から始まります。 学習者はすべての人気のある建物を研究します[…]
説明 このコースは、将来の経済学者のための教育における学部段階の重要な部分です。 また、数学の重要な部分の知識とスキルを習得したい大学院生にも役立ちます。 経済学の問題に対する数学的知識と専門知識を実装するためのスキルを学生に提供します。 その前提条件 […]
説明 一般相対性理論または相対論的重力理論は、ブラック ホール、重力波、膨張する宇宙を説明するものです。 このコースの目標は、この理論を紹介することです。 導入は、一般相対性理論のさまざまな範囲における多くの実用的な一般的な例の考察に基づいています。 後 […]