دوره آموزشی مبانی ریاضی پشت یادگیری ماشین

قیمت فعلی: ۷۹۹,۰۰۰ ۲۳۹,۷۰۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

درباره دوره

اگه تا حالا به این فکر کردی که چطور الگوریتم‌های یادگیری ماشین واقعاً کار می‌کنن، این دوره دقیقاً همون چیزیه که نیاز داری. یه جورایی می‌خوایم ریاضی رو از پشت صحنه یادگیری ماشین برات شفاف کنیم، بدون اینکه توی تئوری‌های سنگین و پیچیده غرق بشی. اینجا قرار نیست با فرمول‌های ترسناک طرف با...

درباره دوره

اگه تا حالا به این فکر کردی که چطور الگوریتم‌های یادگیری ماشین واقعاً کار می‌کنن، این دوره دقیقاً همون چیزیه که نیاز داری. یه جورایی می‌خوایم ریاضی رو از پشت صحنه یادگیری ماشین برات شفاف کنیم، بدون اینکه توی تئوری‌های سنگین و پیچیده غرق بشی. اینجا قرار نیست با فرمول‌های ترسناک طرف باشی، بلکه با یه رویکرد عملی و شهودی، مفاهیم رو می‌فهمی.

A Gentle Introduction to Mathematics for Machine Learning که توسط آکادمی یودمی منتشر شده، برای کسایی طراحی شده که می‌خوان پایه‌های ریاضی رو درک کنن و ببینن چطور توی مدل‌های واقعی استفاده می‌شن. مثلاً وقتی می‌خوای یه مدل رگرسیون بسازی یا یه الگوریتم طبقه‌بندی رو بهینه کنی، اینجا می‌فهمی که پشت پرده چی می‌گذره.

چرا این دوره رو انتخاب کنم؟

• بدون تئوری‌های خشک: همه چیز با مثال‌های عددی و دنیای واقعی توضیح داده می‌شه. مثلاً چطور داده‌ها با بردارها و ماتریس‌ها نمایش داده می‌شن.
• کاربردی و عملی: هر مبحث رو از دید یه مهندس یاد می‌گیری، نه یه ریاضیدان. این یعنی مستقیم می‌ری سراغ کاربردش توی الگوریتم‌هایی مثل رگرسیون، طبقه‌بندی و بهینه‌سازی.
• مناسب برای همه سطوح: چه تازه شروع کرده باشی چه یه کم تجربه داشته باشی، این دوره کمکت می‌کنه اعتماد به نفس بیشتری توی مباحثی مثل جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمال و آمار پیدا کنی.

چه چیزی یاد می‌گیرم؟

توی این دوره، قراره یه سفر جذاب رو شروع کنیم:

• جبر خطی کاربردی: چطور داده‌ها با بردارها و ماتریس‌ها مدل می‌شن و چرا اینقدر مهمه.
• حساب دیفرانسیل و انتگرال: توابع زیان و بهینه‌سازی رو به صورت بصری و شهودی می‌فهمی.
• احتمال و آمار: عدم قطعیت توی مدل‌ها چطور مدیریت می‌شه و چه نقشی توی یادگیری داره.
• مدل‌های خطی و غیرخطی: از رگرسیون ساده تا توابع پیچیده‌تر رو می‌شناسی.

چطور به کارم کمک می‌کنه؟

فرض کن داری یه پروژه دانشجویی انجام میدی و می‌خوای پیش‌بینی کنی که قیمت خونه‌ها چطور تغییر می‌کنه. اینجا یاد می‌گیری که چطور از جبر خطی برای نمایش داده‌ها و از بهینه‌سازی برای تنظیم مدل استفاده کنی. یا شاید داری یه سیستم توصیه‌گر می‌سازی - این دوره بهت نشون می‌ده که چطور احتمال و آمار توی این کاربردها نقش دارن.

مشخصات دوره

سرفصل‌های دوره

1. مقدمه (۱ جلسه)
2. ریاضیات برای یادگیری ماشین، گام‌های اول (۵ جلسه)
3. مقدمات پایتون (۷ جلسه) - بله، یه کم هم کدنویسی می‌کنیم!
4. جبر خطی کاربردی برای یادگیری ماشین (۵ جلسه)
5. نگاهی دقیق‌تر به جبر خطی (۱۵ جلسه) - اینجا عمیق‌تر می‌شیم
6. مدل‌های خطی و مجموع‌های وزنی (۶ جلسه)
7. توابع و غیرخطی بودن (۵ جلسه)
8. بهینه‌سازی و یادگیری (۸ جلسه)
9. احتمال و عدم قطعیت (۸ جلسه)
10. خط لوله کامل یادگیری ماشین (۱ جلسه) - همه چی رو کنار هم می‌ذاریم

یه نکته کاربردی

اگه تا حالا با مفاهیم ریاضی کلنجار رفتی و حس کردی که خیلی انتزاعی‌ان، این دوره فرق داره. مثلاً توی بخش جبر خطی، به جای اینکه فقط ماتریس‌ها رو حفظ کنی، می‌بینی که چطور یه ماتریس می‌تونه یه تصویر رو نمایش بده یا چطور ضرب ماتریس توی شبکه‌های عصبی استفاده می‌شه. اینجوری دیگه ریاضی برات یه ابزار کاربردی می‌شه، نه یه کابوس!

حرف آخر

این دوره با یه تخفیف ویژه در دسترسه، پس اگه به فکر یادگیری هستی، وقت رو از دست نده. فقط یادت باشه که اینجا خبری از CTA یا لینک‌های دانلود نیست - فقط یه منبع خوب برای یادگیری عمیق‌تر.