Математика для університету

Границі, похідна й інтеграл однієї змінної, числові та функціональні ряди, функції багатьох змінних, кратні інтеграли й диференціальні рівняння.

Системи й матриці, векторні простори та лінійні перетворення, ортогональність, власні значення, SVD і застосування в даних і обчисленні.

Наука про невизначеність: від моделей імовірності та розподілів до сподівання, CLT, оцінки параметрів, довірчих інтервалів, Bayes, регресії й ланцюгів Маркова. З формулами, числовими прикладами й простими аналогіями.

Дружнє введення в математику великих мовних моделей: від токенів і векторів до градієнтів, softmax, loss, attention і теорії інформації. Багато числових прикладів і простих аналогій — щоб формули ожили в контексті того, як LLM читає й генерує текст.