معرفی دوره

در دنیای امروز، علم داده و یادگیری ماشین به سرعت در حال تغییر بسیاری از صنایع هستند. یکی از ارکان اصلی این حوزه، توانایی مدلسازی فرایندهای پویا و بررسی نرخ تغییرات است. دورهٔ راهنمای جامع معادلات دیفرانسیل به شما کمک می‌کند تا مبانی ریاضیاتی و فنی حل معادلات دیفرانسیل — پایه‌های اساسی مدل‌سازی در علم داده — را از پایه تا پیشرفته بیاموزید.

این دوره با زبان ساده و بیش از ده‌ساعت ویدئوی آموزشی کاربردی، مناسب دانشجویان، محققان و توسعه‌دهندگان علم داده است که می‌خواهند اندیشهٔ عمیقی در مورد دینامیک سیستم‌ها و توابع پیوسته پیدا کنند.

محتوا و سرفصل‌ها

• معادلات دیفرانسیل معمولی (ODE): تعاریف، مرتبه‌ها و انواع
• روش‌های عددی: اویلر ساده، اویلر متقارن، رونگ-کوتا
• انتگرال لاپلاس و کاربردهای آن در فیلتر کردن سیگنال‌ها
• حل سیستم‌های معادلات دیفرانسیل خطی و غیرخطی
• معادلات دیفرانسیل جزئی (PDE): گرما، موج و تراکم
• مدل‌سازی دینامیک جمعیت و انتشار بیماری‌ها
• پیاده‌سازی در پایتون با کتابخانه‌های NumPy و SciPy
• کاربرد در یادگیری ماشین: شبکه‌های عصبی پیوسته و یادگیری عمیق

آنچه در پایان دوره خواهید آموخت

• ترجمه مسائل دنیای واقعی به معادلات دیفرانسیل
• تفاوت‌ها و مزایای روش‌های تحلیلی و عددی
• حل معادلات مرسوم با ابزارهای ریاضی و نرم‌افزاری
• مدل‌سازی رفتار سیستم‌ها و پیش‌بینی نتایج آن‌ها
• تحلیل پایداری و نقاط تعادل
• کاربرد عملی در پروژه‌های علم داده و یادگیری عمیق

پیش‌نیازهای دوره

برای حداکثر بهره‌وری از این دوره، بهتر است:

• آشنایی پایه با حساب دیفرانسیل و انتگرال
• دانش مقدماتی برنامه‌نویسی پایتون
• آشنایی مختصر با مفاهیم پایهٔ آمار و جبر خطی

در صورت نداشتن هر یک از این پیش‌نیازها، فصل‌های مقدماتی دوره، شما را راهنمایی خواهند کرد.

مثال‌های عملی

در طول دوره، چندین مثال کاربردی بررسی می‌شود:

• مدل جمعیت لاجستیک: بررسی رشد جمعیت با ظرفیت محیطی و تعمیم آن برای تحلیل داده‌های جمعیتی.
• انتشار بیماری: مدل SIR برای پیش‌بینی شیوع و کنترل همه‌گیری‌ها.
• فیلتر کالمن: ترکیب معادلات دیفرانسیل با داده‌های نویزی برای رهگیری و پیش‌بینی موقعیت.

همچنین در پروژه نهایی، مدلی پیاده‌سازی می‌کنید که نرخ تغییر سهام یک شرکت را بر اساس داده‌های تاریخی و فاکتورهای اقتصادی پیش‌بینی کند.

مزایا و فواید شرکت در دوره

• درک عمیق از مبانی ریاضیاتی مورد نیاز برای مدل‌سازی داده‌ها
• افزایش توان تحلیل و طراحی الگوریتم‌های پیش‌بینی
• توانایی پیاده‌سازی سریع مدل‌های دینامیکی در پروژه‌های عملی
• گواهی معتبر پایان دوره و نمونه‌کار کاربردی
• دسترسی مادام‌العمر به ویدئوها و منابع تکمیلی

نحوه دانلود و منابع اضافی

برای دریافت این دوره، می‌توانید از لینک زیر استفاده کنید:

• دانلود دوره (ویدئوها و جزوات PDF): لینک دانلود راهنمای جامع معادلات دیفرانسیل
• دسترسی به کدهای پروژه گیت‌هاب: GitHub Repository
• منابع تکمیلی و مقالات معرفی شده در هر فصل

با عضویت در خبرنامهٔ دوره، اطلاع‌رسانی بروزرسانی‌ها و وبینارهای زنده را دریافت خواهید کرد.

جمع‌بندی

دورهٔ «راهنمای جامع معادلات دیفرانسیل: مبانی علم داده» یک پل مطمئن برای ورود شما به دنیای پیچیدهٔ مدلسازی عددی و تحلیل داده‌هاست. با گذراندن این دوره، توانایی حل مسائل واقعی و طراحی الگوریتم‌های پیشرفته را خواهید داشت و می‌توانید در پروژه‌های داده‌محور بدرخشید.

هم‌اکنون ثبت‌نام کنید و مسیر حرفه‌ای خود در علم داده را با تسلط بر معادلات دیفرانسیل هموار سازید!