Bu Ders Hakkında
MIT tarafından sunulan “Makine Öğrenimi ve Ötesi için Matris Kalkülüsü” dersi, modern mühendislik, bilimsel hesaplama ve yapay zekâ uygulamaları için gerekli olan ileri düzey türev hesaplama tekniklerini kapsamlı biçimde öğretir. Ders, klasik kalkülüs sınırlarını aşarak, matrisler ve çok boyutlu vektör uzayları üzerinde nasıl diferansiyasyon yapılacağını hem sezgisel hem de uygulamalı olarak aktarır.

Türevlerin yalnızca skalar fonksiyonlarla sınırlı olmadığını gösteren bu yaklaşım; matris çarpanlarına ayırmaların, terslerin, determinantların ve diferansiyel denklem çözümlerinin türevleri gibi ileri konuları işler. Ayrıca, otomatik diferansiyasyon, ileri-geri türevleme (forward/reverse mode), Jacobian vektör çarpımları gibi tekniklerle algoritmaların arkasındaki matematiksel temeller detaylandırılır. Python ve diğer hesaplama araçları üzerinden uygulamalarla desteklenen ders; makine öğrenimi, optimizasyon ve bilimsel modelleme alanlarında güçlü bir altyapı sunar.

Bu yönüyle ders, yalnızca hesap yapmayı değil, aynı zamanda düşünce sistemlerini dönüştürmeyi hedefler. Özellikle veri bilimi, yapay zekâ ve hesaplamalı mühendislik alanlarında derinleşmek isteyen öğrenciler için temel bir yapı taşıdır.

Eğitmenler

Prof. Alan Edelman, MIT Matematik Bölümü’nde öğretim üyesidir. Sayısal doğrusal cebir, yüksek performanslı hesaplama ve Julia programlama dili konularındaki öncülüğüyle tanınır. Hesaplamalı matematikte sezgisel yaklaşımı, araştırma ile eğitimi etkili biçimde birleştirmesiyle MIT topluluğunun önemli bir figürüdür.

Prof. Steven G. Johnson, MIT Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde görev yapmaktadır. Fourier analizinden diferansiyel denklemlere, fotonik hesaplamadan optimizasyona kadar geniş bir alanda uzmanlaşmış olan Johnson, ders içeriğine güçlü bir uygulamalı matematik perspektifi kazandırmaktadır. Öğrenciler tarafından hem teknik derinliği hem de öğretici yaklaşımıyla takdir edilmektedir.