DR. IGOR DATA SCIENCE · LINEAR ALGEBRA

וקטורים · מודול 1

מפת עבודה נקייה להרצאה הראשונה: נושאי ההרצאה, תרגול, שיעורי בית, מעבדת Python וסיכום חכם. הכרטיסים מציגים שמות נושאים — לא שמות קבצים.

נושאי ההרצאה

מהו וקטור, רכיבים, ממד, אינדקסים וכתיבה קומפקטית.

כיוונים, סדרות זמן, תמונות, משאבים, טקסטים ו־feature vectors.

חיבור, חיסור, כפל בסקלר ופעולות ב־NumPy.

צירוף לינארי, אפיני וקמור, בסיס סטנדרטי ודוגמאות.

הגדרה, תכונות, סכומים, ממוצעים, מסכות וקוד.

ניקוד משוקלל, חפיפה, תוחלת ופולינומים.

מספר פעולות, סדר גודל, NNZ ו־sparse vectors.

אינדקסים, slicing, העתקה, concatenation ושרטוט.

פעולות על מערכים, בדיקות תכונות, dot product ו־timeit.

Superposition, mean, max, affine shift וסימון רגרסיה.

גרסה עם רמזים, פתרונות והערות הוראה.

גרסת עבודה לתלמידים עם פחות פתיחת פתרונות.

פתרונות מלאים, בדיקות Python והערות הוראה.

דף משימות נקי לתלמידים.

Predict → Run → Explain עם NumPy.

סיכום חכם ושאלות בדיקה אינטראקטיביות.