در دنیای امروز که حجم داده‌ها با سرعت سرسام‌آوری در حال رشد است، درک دقیق مبانی ریاضیات برای ورود به حوزه‌های علم داده و GenAI حیاتی است. این دوره به‌صورت رایگان به شما امکان می‌دهد تا با نصب یک نرم‌افزار آموزشی، از مبانی تا مباحث پیشرفته ریاضی را فرا بگیرید و مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد را به دست آورید.

در این مقاله به معرفی کامل دوره، بخش‌های مختلف، پیش‌نیازها، مزایا و مثال‌های عملی خواهیم پرداخت تا شما بتوانید با اطمینان دانلود و شروع کنید.

• تسلط بر مبانی جبر خطی و مفاهیم برداری
• درک عمیق از آمار و احتمال برای تجزیه و تحلیل داده‌ها
• کار با توزیع‌های آماری و آزمون‌های فرض
• اصول حسابان دیفرانسیل و انتگرال در بهینه‌سازی
• مبانی روش‌های بهینه‌سازی و Gradient Descent
• کاربرد ریاضیات در پیاده‌سازی مدل‌های GenAI
• تمرین عملی با کدهای پایتون برای مثال‌های واقعی

• دسترسی کاملاً رایگان و بدون محدودیت زمانی
• ترکیبی از آموزش تئوری و عملی با پروژه‌های کاربردی
• پشتیبانی از مباحث مرتبط با هوش مصنوعی مولد
• قابل استفاده برای دانشجویان، پژوهشگران و متخصصین داده
• ارائه مثال‌های واقعی و تحلیل گام‌به‌گام
• امکان دانلود و نصب آسان نرم‌افزار آموزشی

• آشنایی پایه با برنامه‌نویسی پایتون یا هر زبان سطح بالا
• درک ابتدایی از مفاهیم چند متغیره و توابع ریاضی
• یک سیستم عامل ویندوز، مک یا لینوکس با حداقل ۸ گیگابایت رم
• آشنایی مختصر با محیط‌های توسعه مانند Jupyter Notebook

• مبانی جبر خطی
  • وکتورها و فضاهای برداری
  • ماتریس‌ها و عملیات اولیه
  • مقدار ویژه و بردار ویژه
• آمار و احتمال
  • متغیرهای تصادفی و توزیع‌ها
  • میانگین، واریانس و کوواریانس
  • تخمین پارامتر و آزمون فرض
• حسابان دیفرانسیل و انتگرال
  • مشتق جزئی و گرادیان
  • قواعد زنجیره‌ای و کاربردها
  • انتگرال‌های چندگانه
• روش‌های بهینه‌سازی
  • Gradient Descent و مشتقات آن
  • روش‌های سریعتر همچون Adam و RMSProp
  • نظارت بر میزان همگرایی
• کاربرد در علم داده و GenAI
  • پیاده‌سازی PCA برای کاهش ابعاد
  • تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • استفاده از مشتقات در شبکه‌های عصبی مولد

برای فهم بهتر مباحث تئوری، این دوره از مثال‌های زیر بهره می‌برد:

• پیاده‌سازی PCA روی مجموعه داده تصاویر دیجیتال
• استفاده از Gradient Descent برای رگرسیون خطی
• محاسبه مشتقات در Backpropagation شبکه عصبی ساده
• تحلیل توزیع‌های آماری داده‌های واقعی کسب‌وکار

• ترکیب نظریه و عمل در هر بخش برای تسلط بیشتر
• آموزش گام‌به‌گام با فایل‌های کد آماده
• تکیه بر مثال‌های واقعی و پروژه‌های کوچک
• امکان مرور دوباره مباحث از طریق ویدئوها و اسلایدها