الجبر الخطي والحساب التفاضلي للتعلم الآلي

ويتوقف نجاح التعلم الآلي على أكثر من مجرد البرمجة؛ فالفهم العميق لأسسه الرياضية أمر حاسم لبناء النماذج وحل المشاكل بفعالية. تزودك هذه الدورة بالجبر الخطي الأساسي والمعرفة الحسابية اللازمة لمواجهة تحديات التعلم الآلي بثقة، وتفسير سلوك النماذج، وتطوير عقلية تحليلية قوية. وبحلول نهاية الدورة، سوف تحصل على فهم واضح لكيفية تطبيق هذه المبادئ الرياضية في التعلم الآلي، مما يمكنك من بناء الخوارزميات وتصحيحها وتحسينها بقدر أكبر من الرؤية. ماذا ستتعلم: * فهم المفاهيم الأساسية للجبر الخطي، بما في ذلك المتجهات والمصفوفات وعمليات المتجهات * تطبيق مبادئ الجبر الخطي على تمثيل البيانات، والتحولات، وتخفيض الأبعاد في التعلم الآلي :: فهم المبادئ الأساسية للحساب التفاضلي، مثل الحدود والمشتقات والمعاملات، من أجل الاستفادة المثلى :: استكشاف أساسيات حساب التكامل ودورها في الاحتمالات والنمذجة الإحصائية ذات الصلة بالتعلم الآلي * تعلم كيف يدعم التمايز الآلي تدريب الشبكات العصبية الحديثة ونماذج التعلم العميق * ممارسة تنفيذ العمليات والمفاهيم الرياضية باستخدام بايثون مع NumPy و TensorFlow و PyTorch وتبدأ الدورة بمفاهيم الجبر الخطي الأساسية، وتتقدم من خلال مواضيع التفاضل والتكامل الأساسية، وتختتم ببيان كيفية تطبيق هذه المبادئ عملياً في أطر التعلم الآلي الرئيسية. هذه الدورة مصممة لعلماء البيانات الطموحين، ومهندسي التعلم الآلي، وأي شخص يبحث عن بناء أساس رياضي قوي لفهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، دون الحاجة إلى معرفة رياضية متقدمة مسبقة. ابدأ ببناء مجموعة الأدوات الرياضية الأساسية للتعلم الآلي الآن.