نظریه یادگیری محاسباتی

نظریه یادگیری محاسباتی: مفاهیم پایه تا کاربردهای پیشرفته 🤓

چرا این دوره رو انتخاب کنم؟
نظریه یادگیری محاسباتی مثل نقشه راه برای درک عمیق الگوریتم‌های یادگیری ماشینه. اگه دوست داری بدون چرا بعضی مدل‌ها بهتر کار می‌کنن یا چطور می‌شه عملکردشون رو پیش‌بینی کرد، اینجا نقطه شروع خوبیه.

چی ی...

نظریه یادگیری محاسباتی: مفاهیم پایه تا کاربردهای پیشرفته 🤓

چرا این دوره رو انتخاب کنم؟
نظریه یادگیری محاسباتی مثل نقشه راه برای درک عمیق الگوریتم‌های یادگیری ماشینه. اگه دوست داری بدون چرا بعضی مدل‌ها بهتر کار می‌کنن یا چطور می‌شه عملکردشون رو پیش‌بینی کرد، اینجا نقطه شروع خوبیه.

چی یاد می‌گیریم؟

• مفاهیم پایه‌ای تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین 🔍
• روش‌های محاسبه کران‌های خطا برای داده‌های جدید
• بررسی بعد VC و کاربردش در طراحی مدل‌ها
• تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم‌ها ⏱️

مدرس دوره:
امید اعتصامی - فارغ‌التحصیل دانشگاه برکلی و مدرس IPM (یه جورایی استادِ اساتید این حوزه!)

این مفاهیم کجا به درد می‌خورن؟

• وقتی می‌خوای یه مدل جدید طراحی کنی
• موقع مقایسه الگوریتم‌های مختلف
• برای فهم عمیق‌تر مقالات علمی حوزه ML

📊 مشخصات دوره: - تعداد جلسات: ۱۹ جلسه آموزشی - مدت زمان: ۲۷ ساعت و ۹ دقیقه - سطح: متوسط تا پیشرفته - هزینه: کاملاً رایگان! (بدون هیچ هزینه پنهانی)

یه نکته جالب: تئوری یادگیری محاسباتی پایه اصلی الگوریتم‌هایی مثل SVM و بوستینگ بوده. یعنی داریم درباره مفاهیمی حرف می‌زنیم که دنیای هوش مصنوعی رو متحول کردن!