Nowy kierunek: Data Science i Sztuczna Inteligencja – naucz się myśleć algorytmicznie!
Zastanawiasz się, co napędza sztuczną inteligencję, modele predykcyjne i analizę danych? Odpowiedź brzmi: MATEMATYKA. I nie chodzi o suche wzory – chodzi o narzędzia, które otwierają drzwi do analizy danych, automatyzacji i przewidywania przyszłości.
- Algebra liniowa – wektory, macierze, przestrzenie
Gdzie się przydaje? W uczeniu maszynowym i głębokim – np. w działaniu sieci neuronowych, przetwarzaniu obrazów czy analizie tekstu (NLP). Wektory reprezentują dane, a macierze przekształcają je i uczą się wzorców. - Analiza matematyczna – pochodne, całki, optymalizacja
Gdzie się przydaje? W procesie uczenia modeli – np. pochodna to klucz do algorytmu gradientu prostego, który uczy sieci neuronowe. Optymalizacja to podstawa dostrajania każdego algorytmu. - Statystyka – rozkłady, estymacja, testy hipotez
Gdzie się przydaje? W wnioskowaniu z danych – np. przy prognozowaniu trendów, ocenie ryzyka, porównywaniu grup (np. w badaniach medycznych czy finansowych) i tworzeniu modeli predykcyjnych. - Macierze w analizie danych – rozkłady, PCA, redukcja wymiarów
Gdzie się przydaje? W pracy z dużymi zbiorami danych – redukcja wymiarów pomaga uprościć dane bez utraty najważniejszych informacji. Używane np. w analizie obrazów, danych genetycznych czy eksploracji danych. - Matematyka dyskretna – grafy, logika, teoria zbiorów
Gdzie się przydaje? W analizie struktur danych, sieci społecznych, wyszukiwarek (np. PageRank w Google to teoria grafów!) czy projektowaniu algorytmów. To podstawa działania informatycznego świata.
50% matematyki, 50% informatyki – 100% narzędzi do zmieniania świata.
Jeśli chcesz nie tylko korzystać z nowych technologii, ale rozumieć je od środka – ten kierunek jest dla Ciebie.
Odwiedź stronę kierunku.
