کتاب مبانی ماتریس‌ها و جبر خطی در تحلیل داده‌های مدرن با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی ماتریس‌ها و جبر خطی در تحلیل داده‌های مدرن

موضوع کلی: علوم رایانه و ریاضیات کاربردی

موضوع میانی: مبانی ریاضی در مهندسی داده و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه و تعاریف اولیه در جبر خطی
  • 2. ماتریس‌ها به عنوان ساختارهای ذخیره‌سازی داده
  • 3. بردارها در فضای n-بعدی و کاربرد در هوش مصنوعی
  • 4. عملیات پایه روی ماتریس‌ها و خواص جبری آن‌ها
  • 5. ترانهاده ماتریس و ویژگی‌های آن در تحلیل داده
  • 6. ماتریس‌های متقارن و نقش آن‌ها در بهینه‌سازی
  • 7. ضرب ماتریسی و تفسیر هندسی آن در تبدیل‌های خطی
  • 8. ماتریس واحد و ماتریس‌های قطری در محاسبات عددی
  • 9. ماتریس‌های معکوس‌پذیر و روش‌های محاسبه آن
  • 10. دستگاه معادلات خطی و نمایش ماتریسی آن‌ها
  • 11. حذف گاوسی و روش‌های حل سیستم‌های خطی
  • 12. فضای ستونی و فضای پوچی ماتریس‌ها
  • 13. وابستگی و استقلال خطی بردارها
  • 14. پایه و بعد در فضاهای برداری
  • 15. ضرب داخلی و مفهوم طول بردارها
  • 16. تعامد و مجموعه‌های متعامد در فضای داده
  • 17. تصویر برداری روی زیرفضاهای خطی
  • 18. فرآیند گرام-اشمیت و متعامدسازی داده‌ها
  • 19. دترمینان و تفسیر هندسی آن در تغییر مقیاس
  • 20. قاعده کرامر و کاربرد در سیستم‌های کوچک
  • 21. مقادیر ویژه و بردارهای ویژه در کاهش ابعاد
  • 22. تجزیه ماتریس به مقادیر ویژه (Eigendecomposition)
  • 23. قطری‌سازی ماتریس‌ها و توان‌رسانی به آن‌ها
  • 24. ماتریس‌های معین مثبت و کاربرد در توابع هزینه
  • 25. تجزیه مقادیر منفرد (SVD) و اهمیت آن در فشرده‌سازی داده‌ها
  • 26. تجزیه QR و پایداری عددی در محاسبات
  • 27. تجزیه LU و حل بهینه سیستم‌های خطی بزرگ
  • 28. نرم‌های برداری و ماتریسی در تحلیل خطا
  • 29. مفاهیم پایه در بهینه‌سازی محدب با ابزار جبر خطی
  • 30. گرادیان و ماتریس هسین در توابع چندمتغیره
  • 31. کاربرد ماتریس‌های کوواریانس در تحلیل آماری داده‌ها
  • 32. کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 33. ماتریس‌های تنک و روش‌های ذخیره‌سازی بهینه
  • 34. توابع فعال‌ساز خطی و غیرخطی در ساختار شبکه‌های عصبی
  • 35. مشتق‌گیری از عبارات ماتریسی در یادگیری ماشین
  • 36. انتشار معکوس و نقش ضرب ماتریسی در شبکه‌های عصبی
  • 37. تطبیق ابعاد در لایه‌های شبکه عصبی مصنوعی
  • 38. ماتریس‌های مجاورت در تحلیل گراف و شبکه‌های اجتماعی
  • 39. مفاهیم پایه در نظریه گراف‌های جهت‌دار و ماتریس لاپلاس
  • 40. شبیه‌سازی سیستم‌های خطی در محیط‌های برنامه‌نویسی علمی
  • 41. پیاده‌سازی الگوریتم‌های ماتریسی با کتابخانه‌های استاندارد
  • 42. مدیریت حافظه در کار با ماتریس‌های حجیم
  • 43. خطاهای گردکردن و پایداری در محاسبات ماتریسی
  • 44. کاربرد جبر خطی در الگوریتم‌های رتبه‌بندی وب
  • 45. ماتریس‌های انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 46. توزیع‌های احتمالی و نمایش ماتریسی آن‌ها
  • 47. روش‌های تکراری برای حل سیستم‌های بزرگ خطی
  • 48. ماتریس‌های بلوکی و استراتژی‌های تقسیم و غلبه
  • 49. کاربرد جبر خطی در پردازش تصویر و فیلترهای دیجیتال
  • 50. تحلیل حساسیت و پایداری در مدل‌های داده‌محور
تگ‌ها: تحلیل داده های مدرن جبر خطی ریاضیات کاربردی ساختار داده های ریاضی ماتریس ها در علوم داده مبانی ریاضی هوش مصنوعی محاسبات ماتریسی مهندسی داده نظریه مکسل

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.