دوره آموزشی مبانی ریاضی پشت یادگیری ماشین

قیمت فعلی: ۷۹۹,۰۰۰ ۳۵۹,۵۵۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

آشنایی با دوره مبانی ریاضی پشت یادگیری ماشین

اگه تا حالا شده وسط یه پروژه یادگیری ماشین گیر کنی و حس کنی ریاضیات پشتش یه دیوار بلنده، این دوره دقیقاً برای همون لحظه‌هاست. دوره آموزشی مبانی ریاضی پشت یادگیری ماشین (A Gentle Introduction to Mathematics for Machine Learning) توسط آکادمی آنلاین یودم...

آشنایی با دوره مبانی ریاضی پشت یادگیری ماشین

اگه تا حالا شده وسط یه پروژه یادگیری ماشین گیر کنی و حس کنی ریاضیات پشتش یه دیوار بلنده، این دوره دقیقاً برای همون لحظه‌هاست. دوره آموزشی مبانی ریاضی پشت یادگیری ماشین (A Gentle Introduction to Mathematics for Machine Learning) توسط آکادمی آنلاین یودمی منتشر شده و هدفش اینه که بدون غرق شدن توی تئوری‌های سنگین، پایه‌های ریاضی رو به شکلی شهودی و کاربردی بهت یاد بده.

فرقش با خیلی از دوره‌های مشابه اینه که اینجا قرار نیست فقط فرمول حفظ کنی. تمرکز اصلی روی اینه که بفهمی ریاضیات چطور توی مدل‌های واقعی یادگیری ماشین ظاهر می‌شه. مثال‌های عددی دنیای واقعی، توضیح ساده قبل از تعریف رسمی، و نگاه عملی به مفاهیم — اینا ستون‌های اصلی دوره هستن.

چرا این دوره رو انتخاب کنیم؟ 🤔

خیلی از دانشجوها وقتی وارد حوزه یادگیری ماشین می‌شن، مستقیم می‌رن سراغ کتابخانه‌هایی مثل scikit-learn یا TensorFlow. چند خط کد می‌نویسن، مدل جواب می‌ده و همه‌چیز خوبه. تا اینکه یه روز مدل درست کار نمی‌کنه و نمی‌دونن چرا. اونجاست که نداشتن پایه ریاضی خودش رو نشون می‌ده.

این دوره می‌خواد همون شکاف رو پر کنه. نه با تئوری خشک، بلکه با توضیح اینکه چرا جبر خطی برای مدل‌ها حیاتیه، چطور توابع ورودی‌ها رو به پیش‌بینی نگاشت می‌کنن، و بهینه‌سازی چطور باعث یادگیری مدل می‌شه.

چه چیزی یاد می‌گیری؟ 📚

• نمایش داده‌ها با بردارها و ماتریس‌ها و درک نقش جبر خطی در مدل‌های یادگیری ماشین
• مفاهیم حساب دیفرانسیل و انتگرال و کاربردشون در آموزش مدل‌ها
• احتمال و آمار برای مدل‌سازی عدم قطعیت
• بهینه‌سازی و توابع زیان به شکلی بصری و شهودی
• غیرخطی بودن و اینکه چرا مدل‌های خطی همیشه کافی نیستن
• اتصال مستقیم ایده‌های ریاضی به الگوریتم‌هایی مثل رگرسیون و طبقه‌بندی
• آشنایی مقدماتی با پایتون برای پیاده‌سازی مفاهیم

چطور به کارت میاد؟

فرض کن داری روی پروژه پایان‌نامه‌ات کار می‌کنی و می‌خوای یه مدل رگرسیون بسازی. می‌دونی چطور کدش رو بنویسی، اما وقتی می‌خوای هایپرپارامترها رو تنظیم کنی یا بفهمی چرا مدل روی داده‌های جدید ضعیف عمل می‌کنه، دستت خالیه. اینجاست که درک ریاضی پشت ماجرا فرق ایجاد می‌کنه.

یا مثلاً توی یه مصاحبه شغلی ازت می‌پرسن "چرا از گرادیان نزولی استفاده می‌کنیم؟" — جواب سطحی اینه که "چون کار می‌کنه". جواب عمیق‌ترش رو توی فصل بهینه‌سازی این دوره پیدا می‌کنی.

محتوای دوره

مشخصات کلی دوره

• عنوان: دوره آموزشی مبانی ریاضی پشت یادگیری ماشین
• منتشرکننده: آکادمی آنلاین یودمی
• سطح: مقدماتی تا متوسط
• پیش‌نیاز: آشنایی ابتدایی با برنامه‌نویسی مفید است اما الزامی نیست
• زبان: فارسی
• وضعیت قیمت: در حال حاضر با تخفیف ویژه ارائه می‌شه

سوالات رایجی که ممکنه داشته باشی

آیا باید ریاضی دانشگاهی بلد باشم؟ نه لزوماً. دوره از پایه شروع می‌کنه و هر مفهوم رو قبل از تعریف رسمی، با مثال توضیح می‌ده.

این دوره برای چه کسانی مناسبه؟ دانشجوهایی که می‌خوان وارد حوزه یادگیری ماشین بشن، برنامه‌نویس‌هایی که می‌خوان عمیق‌تر بفهمن، و هر کسی که احساس می‌کنه پایه ریاضیش برای کار با مدل‌ها کافی نیست.

آیا پایتون هم یاد می‌ده؟ یه فصل مقدماتی پایتون داره که برای پیاده‌سازی مفاهیم کافیه. هدف اصلی دوره خود پایتون نیست، بلکه استفاده از اون برای درک بهتر ریاضیاته.

چرا این دوره با تخفیف ویژه ارائه شده؟ دوره‌های آکادمی یودمی معمولاً دوره‌های تخفیف‌دار دارن و این یکی هم از این قاعده مستثنا نیست. اگه می‌خوای پایه ریاضیت رو برای یادگیری ماشین محکم کنی، این فرصت مناسبیه.