Perfilado de sección

  • Кафедра: фундаментальної та прикладної математики (1 корпус, ауд. 20)

    E-mail: manko.nataly2017@gmail.com

    Телефон: (061) 289-12-60 (деканат)

    Інші засоби зв’язку: Moodle (повідомлення)

    Заняття на платформі Zoom за розкладом академічної групи за посиланням https://us02web.zoom.us/j/73681617462?pwd=MXU4aWJja08vQkpDYTBtNGlmOTdoQT09

    Переваги курсу «Прикладна лінійна алгебра»:

    1. Широкий спектр реальних застосувань
      Курс охоплює задачі з фізики, інженерії, економіки, комп’ютерних наук та медицини. Студент не лише вивчає абстрактні математичні поняття, а й бачить, як саме лінійна алгебра лежить в основі електричних і потокових мереж, температурних моделей, інтерполяції, графів і навіть медичної томографії.

    2. Практична орієнтація та міждисциплінарність
      Жоден інший вибірковий курс не охоплює стільки міжгалузевих кейсів:
      – комп’ютерна графіка та 3D-перетворення,
      – машинне навчання та метод головних компонент (PCA),
      – цифрова обробка сигналів,
      – розв’язання систем рівнянь у технічних і природничих науках.

    3. Використання сучасних методів обчислень
      Студенти засвоять важливі алгоритми, що є фундаментом чисельної математики та data science: LU, QR, SVD-розклади, псевдообернені матриці, метод найменших квадратів. Ці інструменти широко застосовуються у програмуванні, статистиці, оптимізації та штучному інтелекті.

    4. Підготовка до кар’єри в IT та машинному навчанні
      Курс прямо пов’язаний із темами, які лежать в основі сучасного штучного інтелекту: робота з високовимірними даними, регресія, компресія інформації, кластеризація та основи кодування. Це робить його корисним для майбутніх спеціалістів з data science, комп’ютерного зору, аналізу даних, моделювання та розробки алгоритмів.

    5. Розвиток універсальних аналітичних навичок
      Лінійна алгебра — це мова, на якій «говорять» багато технологій. Опанувавши її прикладний аспект, студенти краще розуміють моделювання процесів, структуру алгоритмів, роботу з векторами та матрицями, що формує гнучке математичне мислення.

    6. Висока корисність для суміжних курсів
      Пройдений матеріал безпосередньо підсилює інші дисципліни: обчислювальні методи, статистику, теорію ймовірностей, графіку, оптимізацію, теорію інформації, елементи ШІ. Це один із небагатьох курсів, знання з якого потрібні «скрізь».

    7. Змістовність та сучасність програми
      Теми курсу відповідають сучасним вимогам математичної освіти: комп’ютерна графіка, PCA, SVD, математичні моделі реальних процесів, алгоритмічні методи. Такий набір тем рідко зустрічається разом в інших вибіркових дисциплінах.