الرياضيات الأساسية لمبتدئي الذكاء الاصطناعي

قد تبدو العديد من مفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية مجردة بدون فهم قوي لأسسها الرياضية. هذه الدورة تزيل الغموض عن الأدوات الرياضية الأساسية المطلوبة لفهم كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي حقًا. من خلال إكمال هذه الدورة، ستكتسب فهمًا واضحًا للمفاهيم الرياضية وراء الذكاء الاصطناعي، مما يتيح لك تفسير الخوارزميات وتحليل البيانات وبناء أساس قوي لمزيد من الدراسة في تعلم الآلة والتعلم العميق. ما ستتعلمه: * فهم مفاهيم الجبر الخطي الأساسية لتمثيل البيانات ومعالجتها * تطبيق مبادئ التفاضل والتكامل لتحليل وتحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي * استيعاب الاحتمالات والإحصاء لتحليل البيانات والنمذجة والتقييم * تحليل تقنيات التحسين الأساسية المستخدمة بشكل شائع في خوارزميات تعلم الآلة * تفسير الأساس الرياضي لعمليات وهياكل الشبكات العصبية الشائعة * ممارسة حل المشكلات الرياضية المتعلقة بسيناريوهات الذكاء الاصطناعي تبدأ هذه الدورة بوضع المعرفة الأساسية في الجبر الخطي والتفاضل والتكامل والاحتمالات، ثم تنتقل إلى توضيح تطبيقها العملي في سياقات مختلفة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مبادئ تعلم الآلة والشبكات العصبية الأساسية. ستقرأ الشروحات وتعمل من خلال الأمثلة لترسيخ فهمك. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين تمامًا الذين ليس لديهم خبرة سابقة في الرياضيات المتقدمة أو الذكاء الاصطناعي. يتم تقديم جميع المفاهيم اللازمة من البداية. ابدأ في بناء أساسك الرياضي لمسيرة مهنية في الذكاء الاصطناعي اليوم.