Obóz wstępny – wprowadzenie do matematyki

monograficzne

Celem przedmiotu jest przedstawienie słuchaczom wspólnego zestawu pojęć matematycznych potrzebnych do zrozumienia współczesnych metod uczenia maszynowego oraz wpojenie warsztatu matematycznego potrzebnego do sprawnego posługiwania się nimi.

Wykład ma formę intensywnego kursu prowadzonego przez pierwsze dwa tygodnie pierwszego semestru. Tematy podzielone będą na trzy grupy tematyczne:

* Geometria i algebra liniowa (2 wykłady)

+ Rozkład SVD

+ Inne rozkłady macierzy

+ Twierdzenia strukturalne

* Rachunek różniczkowy i całkowy (2 wykłady)

+ Reguła łańcuchowa

+ Całki wielowymiarowe

* Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka (3 wykłady)

+ Zmienne losowe, średnia, wariancja, wyższe momenty

+ Centralne twierdzenie graniczne

+ Typowe rozkłady prawdopodobieństwa

1. A. Białynicki-Birula, Algebra liniowa z geometrią, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Biblioteka Matematyczna t.48, Warszawa 1979.

2. Zbiór zadań z algebry , pod red. A. I. Kostrikina, wydanie drugie zmienione, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2005-2013

3. T. Koźniewski, Wykłady z algebry liniowej I i II , Uniwersytet Warszawski, 2004, 2006

4. Kazimierz Kuratowski, Rachunek różniczkowy i całkowy. Funkcje jednej zmiennej, PWN.

5. W. Kołodziej, Analiza matematyczna, PWN, Warszawa 2009.

6. A. Birkholc, Analiza matematyczna: Funkcje wielu zmiennych. Wydanie II, PWN, Warszawa 2018.

7. G. M. Fichtenholz, Rachunek różniczkowy i całkowy. Tom 1-3, PWN, Warszawa 2007.

8. W. Rudin, Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa 2009.

9. W. Rudin, Analiza rzeczywista i zespolona, PWN, Warszawa 2009.

10. P. Strzelecki, Analiza matematyczna II (skrypt wykładu), http://dydmat.mimuw.edu.pl/sites/default/files/wyklady/analiza-matamatyczna-ii.pdf

11. J. Jakubowski, R. Sztencel, Rachunek prawdopodobieństwa dla prawie każdego, Script, Warszawa 2006.

12. W. Krysicki i współautorzy, Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach , część I, II, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2004.

13. W. Feller, Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa , Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006. (dla chętnych)

Wiedza: student zna i rozumie

* w pogłębionym stopniu - wiedzę z działów matematyki niezbędnych do studiowania uczenia maszynowego (rachunek prawdopodobieństwa, statystyka, analiza wielowymiarowa, geometria i algebra liniowa) [K_W05].

Umiejętności: student potrafi

* konstruować rozumowania matematyczne [K_U06];

* wyrażać problemy w języku matematyki [K_U07].

Kompetencje społeczne: student jest gotów do

* krytycznej oceny posiadanej wiedzy i odbieranych treści [K_K01];

* uznawania znaczenia wiedzy w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych oraz zasięgania opinii ekspertów w przypadku trudności z samodzielnym rozwiązaniem problemu [K_K02].

Kolokwium na ocenę