Почти у каждого путь в AI и ML начинается с одного и того же вопроса: «А сначала будет нужна математика или можно сразу писать код?» Кто-то уверен, что без линейной алгебры и матана обречен копировать чужие ноутбуки, а кто-то планирует спокойно деплоить модели, не вспоминая про векторы. Истина, как обычно, где-то посередине.
Почти у каждого путь в AI и ML начинается с одного и того же вопроса: «А сначала будет нужна математика или можно сразу писать код?» Кто-то уверен, что без линейной алгебры и матана обречен копировать чужие ноутбуки, а кто-то планирует спокойно деплоить модели, не вспоминая про векторы. Истина, как обычно, где-то посередине.
В статье есть ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Мы сравнили два принципиально разных подхода к входу в AI/ML:
глубокую академическую математику на старте и практичный путь, когда вы пишете код с первого дня. И посмотрели, где каждый из них действительно выигрывает, а где начинает мешать.
Современный AI парадоксален. С одной стороны, никогда ещё не было так просто обучить модель: PyTorch, TensorFlow, готовые архитектуры. С другой — так сложно объяснить, почему модель ведёт себя именно так.
она помогает понять, почему модель не сходится;
разобраться, где ломается оптимизация;
почему одна архитектура стабильна, а другая нет;
и что именно вы делаете, когда крутите гиперпараметры.
Но есть и обратная сторона: слишком ранний уход в математику часто откладывает реальную практику на месяцы. В итоге люди просто не доходят до кода.
Отсюда и два лагеря. И два курса, которые отлично иллюстрируют этот выбор.
Этот курс давно стал классикой Udemy, и не случайно. Kirill Eremenko и Hadelin de Ponteves выстроили обучение так, чтобы вовлечь в практику максимально рано, не обрушивая на студента математический аппарат целиком.
Ключевая идея курса: интуиция первее формул. Сначала вы видите, что делает модель, как она обучается, какие задачи решает. И только потом аккуратно подходите к тому, почему это работает именно так.
Вас ждет много кода, реальных кейсов и ощущения прогресса: не застреваете на доказательствах, а быстро начинаете решать задачи: от churn prediction до рекомендательных систем и компьютерного зрения. PyTorch и TensorFlow используются как инструменты, а не как повод потряться в абстракции.
Курс регулярно обновляется (последнее — январь 2026), что особенно важно в AI-дисциплинах. И, пожалуй, главное социальное доказательство: почти 50 тыс. отзывов и стабильный рейтинг 4.6.
Да, математика здесь подаётся мягко, иногда даже слишком. Но именно это делает курс точкой входа для тех, кто «хочет начать, а не готовиться начать».
Специализация от Imperial College London — ровно другой полюс.
Здесь никто не торопится впечатлить результатами. Цель: выстроить математический фундамент, на котором ML и DL перестают быть магией.
Линейная алгебра, многомерное исчисление, PCA — всё подаётся с постоянной привязкой к задачам машинного обучения. Формулы не висят в вакууме: их связывают с оптимизацией, обучением нейросетей и работой с данными.
Важно и то, что курс не застрял в теории. Практика есть: мини-проекты в Python, работа с numpy, реальные примеры вроде PCA на MNIST. Это не про продакшн, это про понимание того, что именно происходит под капотом.
Авторский состав и бренд Imperial College дают редкое для онлайн-курсов ощущение академической строгости. Рейтинг 4.6 на базе более 13 тыс. отзывов подтверждает, что формат работает. Особенно для тех, кто готов учиться вдумчиво.
Deep Learning A-Z |
Математика для ML |
|
| Автор | Практики Data Science с индустриальным опытом и сильной педагогикой. | Преподаватели Imperial College London, сильная академическая школа. |
| Подход | Сначала код и результаты, затем объяснения. | Сначала понимание, затем применение. |
| Для кого | Новички и практики, которым важен быстрый вход и мотивация. | Те, кто хочет глубокую основу и долгосрочную уверенность. |
| Фишка | Интуитивные объяснения + реальные проекты с первого модуля. | Формирует мышление, которое масштабируется на любые модели. |
| Оценка редакции | Отлично снижает порог входа и убирает страх перед DL. | Даёт редкую глубину, которой часто не хватает на практике. |
Неверно задавать вопрос «Учить ли математику для AI?» как бинарный.
Правильный: «Когда и зачем?» Можно начать с PyTorch и моделей — и это нормально. Рано или поздно математика догонит вас. И чем осознаннее вы подойдёте к этому моменту, тем увереннее будете чувствовать себя в мире, где модели становятся сложнее, а цена ошибок выше.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.