الرياضيات الأساسية للتعلم الآلي وعلوم البيانات

يتطلب فهم المنطق وراء خوارزميات علوم البيانات فهما متينا للرياضيات الأساسية. وتعمل هذه الدورة على سد الفجوة بين الصيغ المجردة والتطبيق العملي في الذكاء الاصطناعي، فتنقلك من كونك مستخدما للمكتبات إلى فهم آليات كيفية تعلم النماذج، وتحسينها، وإجراء التنبؤات. سوف تقوم بتطوير مجموعة أدوات شاملة من المفاهيم الرياضية التي تدعم أكثر تكنولوجيات اليوم تقدما. ومن خلال القراءة من خلال شروحات مفصلة والممارسة مع تمارين مكتوبة، سوف تكتسب الوضوح اللازم لتصفح عالم علوم البيانات دون الشعور بالإرهاق من التدوين أو النظرية. ماذا ستتعلم: - إتقان مفاهيم الجبر الخطي بما في ذلك عمليات المتجهات وتحويل المصفوفات لتمثيل البيانات. - تطبيق مبادئ حسابية مثل التدرجات والمشتقات لفهم كيفية تحسين نماذج التعلم الآلي للأداء. - فهم توزيع الاحتمالات والأهمية الإحصائية لاتخاذ قرارات مستنيرة تستند إلى البيانات. - ممارسة تقنيات التحسين المثلى المستخدمة في الشبكات العصبية الحديثة وهياكل التعلم العميق. - تعلم المنطق الرياضي وراء تقليص الأبعاد وهندسة السمات. - تطبيق النظرية الرياضية على المشاكل الشائعة في علم البيانات من خلال سيناريوهات مكتوبة منظمة. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والتدوين قبل التقدم من خلال الجبر الخطي، والحساب، والاحتمالات، وتختتم بتطبيقها المباشر في تدفقات العمل الحديثة للتعلم الآلي. ويضمن هذا النهج المنظم بناء المعرفة تدريجيا. هذه الدورة مصممة للمبتدئين الذين يرغبون في بدء مهنة في علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي ولكنهم يحتاجون إلى نقطة انطلاق واضحة في الرياضيات المطلوبة. لا تحتاج إلى معرفة رياضية متقدمة مسبقة. ابدأ ببناء أساسك الرياضي لمهنة في الذكاء الاصطناعي اليوم.