معرفی کلی دوره

دوره «مبانی ریاضی یادگیری ماشین» در پلتفرم Udemy به هدف تقویت پایه‌های نظری و کاربردی دانشجویان و علاقه‌مندان یادگیری ماشین طراحی شده است. در این دوره با تمرکز بر مفاهیم اساسی ریاضی، از جبر خطی و حساب دیفرانسیل تا آمار و احتمال، شما را برای درک عمیق‌تر الگوریتم‌های یادگیری ماشین آماده می‌کند. این دوره برای کسانی که می‌خواهند به طور اصولی وارد دنیای یادگیری ماشین شوند، بسیار مناسب است و با مثال‌های کاربردی و چالش‌های متنوع، تسلط شما را بر مبانی ریاضی تضمین می‌کند.

چه مطالبی خواهید آموخت؟

• جبر خطی: ماتریس‌ها، ورتورها و عملیات برداری
• حساب دیفرانسیل و انتگرال: مفهوم حد، مشتق و کاربرد در بهینه‌سازی
• آمار و احتمال: متغیرهای تصادفی، توزیع‌ها و برآورد پارامترها
• توابع هزینه و بهینه‌سازی عددی: گرادیان نزولی، روش‌های شتاب‌دار و تنظیم پارامترها
• تحلیل معیارهای اندازه‌گیری عملکرد: دقت، یادآوری، F1-Score و ماتریس درهم‌ریختگی
• بردارهای ویژه و مقادیر ویژه: کاربرد در تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
• مبانی نظری الگوریتم‌های محبوب: رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، SVM و درخت تصمیم

مزایای شرکت در دوره

• تقویت پایه علمی: درک عمیق مفاهیم ریاضی پشت الگوریتم‌ها
• کاربردی و پروژه‌محور: پیاده‌سازی کاربردی هر بخش با کدهای پایتون
• افزایش اعتماد به نفس: حل تمرین‌های چالشی و تمرین‌های گام به گام
• ارتباط با مدرس و دیگر دانشجویان: رفع اشکال و مباحثه در انجمن اختصاصی دوره
• دسترسی مادام‌العمر: آپدیت‌های رایگان و امکان مرور مداوم مطالب
• گواهی پایان دوره: مدرک معتبر Udemy برای رزومه شما

پیش‌نیازهای دوره

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون
• مفاهیم اولیه آمار و احتمال (دوره‌های مقدماتی کفایت می‌کند)
• علاقه و انگیزه یادگیری عمیق مفاهیم ریاضی

اگر با پایتون یا مبانی آمار آشنایی ندارید، پیشنهاد می‌شود ابتدا دوره‌های مقدماتی Udemy را مرور کنید تا در این دوره بهترین نتیجه را بگیرید.

ساختار کلی دوره و بخش‌ها

این دوره در ۸ بخش اصلی تدوین شده است:

• بخش ۱: مفاهیم پایه جبر خطی
• بخش ۲: حساب دیفرانسیل و بهینه‌سازی
• بخش ۳: مبانی آمار و احتمال
• بخش ۴: ماتریس‌های کوواریانس و PCA
• بخش ۵: رگرسیون خطی و لجستیک
• بخش ۶: الگوریتم‌های SVM و هسته‌ای کردن
• بخش ۷: شبکه‌های عصبی پایه و روش‌های نزولی
• بخش ۸: پروژه نهایی و کاربردها

در انتهای هر بخش، یک آزمون کوتاه و چند تمرین عملی در قالب نوت‌بوک Jupyter قرار دارد تا مفاهیم تثبیت شوند.

مثال‌های عملی و کاربردی

برای روشن‌تر شدن هر فصل، مثال‌های زیر ارائه شده‌اند:

• در فصل جبر خطی، پیاده‌سازی ضرب ماتریس و تجزیه SVD با استفاده از NumPy
• در بخش حساب دیفرانسیل، اعمال گرادیان نزولی برای کمینه کردن تابع هزینه رگرسیون
• در مبانی آمار، محاسبه توزیع نرمال و آزمون فرض با داده‌های واقعی
• در پروژه PCA، کاهش بعد دیتاست معروف Iris و مصورسازی نتایج
• در بخش نهایی، ساخت یک مدل رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی بیماری قلبی

نکات کلیدی و توصیه‌ها

• همیشه ابتدا نظریه را بخوانید و سپس کد بنویسید.
• تمرین‌های کوچک را با دقت انجام دهید تا مفاهیم در ذهن ماندگار شوند.
• از انجمن دوره برای پرسش و بررسی مشکلات استفاده کنید.
• نتایج و نمودارها را مستندسازی کنید تا در پروژه‌های بعدی مرجع داشته باشید.
• سعی کنید خودتان سوال‌های جدید طراحی و حل کنید تا توانایی تحلیلی‌تان بالاتر برود.

جمع‌بندی

دوره «مبانی ریاضی یادگیری ماشین» Udemy، پلی است محکم برای ورود به دنیای جذاب و پرچالش یادگیری ماشین. با تکمیل این دوره، شما نه تنها به مفاهیم ریاضی پشت الگوریتم‌ها تسلط خواهید داشت، بلکه قادر خواهید بود پروژه‌های واقعی را با اعتماد به نفس بالا اجرا کنید. اگر به دنبال تقویت مهارت‌های تحلیلی و کاربردی خود در یادگیری ماشین هستید، همین امروز این دوره را دانلود و آغاز کنید.