Найти в Дзене
MLinside

Для многих путь в ML упирается в математику

Производные, матрицы, вероятности – знакомые слова, которые часто откладывают обучение «на потом». Мы хорошо знаем эту проблему, поэтому осенью запускали курс по математике и вот, первый поток завершился, делимся итогами. Всего в обучении участвовали 15 человек, из них 9 стабильно сдавали домашние работы и активно работали на протяжении всего времени. Преподаватель курса, Сергей Жестков, отметил два ключевых результата: сбалансированную программу и высокий уровень вовлечённости студентов. По его словам, участники не просто решали задачи правильно, но и внимательно относились к оформлению решений и подходу в целом, что для взрослой аудитории большая редкость и лучшая оценка работы курса. Это подтверждают и отзывы студентов. Многие отмечали, что математика перестала восприниматься как что-то пугающее, а подача через примеры, аналогии и визуализации помогла разобраться в сложных темах и почувствовать уверенность. При этом участники честно делились тем, чего им хотелось бы больше – наприме

Производные, матрицы, вероятности – знакомые слова, которые часто откладывают обучение «на потом». Мы хорошо знаем эту проблему, поэтому осенью запускали курс по математике и вот, первый поток завершился, делимся итогами.

Всего в обучении участвовали 15 человек, из них 9 стабильно сдавали домашние работы и активно работали на протяжении всего времени.

Преподаватель курса, Сергей Жестков, отметил два ключевых результата: сбалансированную программу и высокий уровень вовлечённости студентов. По его словам, участники не просто решали задачи правильно, но и внимательно относились к оформлению решений и подходу в целом, что для взрослой аудитории большая редкость и лучшая оценка работы курса.

Это подтверждают и отзывы студентов. Многие отмечали, что математика перестала восприниматься как что-то пугающее, а подача через примеры, аналогии и визуализации помогла разобраться в сложных темах и почувствовать уверенность. При этом участники честно делились тем, чего им хотелось бы больше – например, дополнительных связей с задачами ML и LLM, что мы обязательно учтём в следующих потоках.

В итоге первый поток показал главное: математика может быть понятной, интересной и полезной, если давать её в правильном объёме и нужном контексте.