اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جبر خطی کاربردی در هوش مصنوعی: از محاسبات برداری تا تحلیل داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جبر خطی کاربردی در هوش مصنوعی: از محاسبات برداری تا تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مبانی ریاضیاتی یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و ضرورت جبر خطی در علوم داده
• 2. اسکالرها بردارها و فضاهای برداری حقیقی
• 3. عملیات پایه برداری جمع و ضرب در فضای اقلیدسی
• 4. ضرب داخلی و تفسیر هندسی آن در فضای برداری
• 5. نرم برداری و معیارهای فاصله در تحلیل داده
• 6. ماتریس‌ها به عنوان نگاشت‌های خطی
• 7. ضرب ماتریس در بردار و تغییر فضای داده
• 8. ضرب ماتریس در ماتریس و ترکیب نگاشت‌ها
• 9. ماتریس‌های ترانهاده و خواص آن‌ها در محاسبات
• 10. ماتریس‌های معکوس‌پذیر و ویژگی‌های آن‌ها
• 11. ماتریس‌های همانی و قطری در پردازش داده
• 12. ماتریس‌های متقارن و نقش آن‌ها در بهینه‌سازی
• 13. ماتریس‌های متعامد و حفظ فاصله در تبدیلات
• 14. فضای ستونی و فضای پوچ ماتریس
• 15. تعریف و اهمیت استقلال خطی بردارها
• 16. پایه و بعد در فضاهای برداری داده‌محور
• 17. تغییر پایه و کاربرد آن در کاهش ابعاد
• 18. رتبه ماتریس و اهمیت آن در تحلیل داده‌ها
• 19. حل دستگاه معادلات خطی با روش حذف گوسی
• 20. نمایش ماتریسی دستگاه‌های معادلات خطی
• 21. مفاهیم پایه زیرفضاهای خطی
• 22. تصویر برداری بر یک زیرفضا
• 23. تجزیه متعامد و کاربرد آن در کمترین مربعات
• 24. مقادیر ویژه و بردارهای ویژه در تحلیل ماتریس‌ها
• 25. تجزیه طیفی ماتریس‌های متقارن
• 26. قطری‌سازی ماتریس‌ها و کاربرد در توان‌رسانی
• 27. تجزیه مقادیر منفرد و اهمیت آن در کاهش نویز
• 28. کاربرد تجزیه مقادیر منفرد در فشرده‌سازی داده‌ها
• 29. تحلیل مؤلفه‌های اصلی بر پایه جبر خطی
• 30. تفسیر هندسی مؤلفه‌های اصلی در داده‌های چندبعدی
• 31. ماتریس کوواریانس و نقش آن در یادگیری ماشین
• 32. کاربرد جبر خطی در الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 33. حل مسائل رگرسیون خطی با ابزارهای ماتریسی
• 34. روش کمترین مربعات معمولی در بهینه‌سازی مدل
• 35. نرم‌های ماتریسی و پایداری محاسبات عددی
• 36. اثر ماتریس و کاربردهای آن در آمار
• 37. نرمال‌سازی داده‌ها با استفاده از تبدیلات خطی
• 38. بررسی ویژگی‌های ماتریس‌های مثبت معین
• 39. کاربرد جبر خطی در شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 40. عملیات ماتریسی در لایه‌های پنهان شبکه عصبی
• 41. بهینه‌سازی و گرادیان در فضای برداری
• 42. توابع هزینه و مشتق‌گیری ماتریسی
• 43. کاربرد جبر خطی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 44. ماتریس‌های تنک و بهینه‌سازی حافظه در علوم داده
• 45. مقیاس‌پذیری محاسبات ماتریسی در داده‌های بزرگ
• 46. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جبر خطی با کتابخانه‌های استاندارد