کتاب جبر خطی کاربردی در هوش مصنوعی: از محاسبات برداری تا تحلیل دادهها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 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 (100 موضوع)
- 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
تگها:
Data Science
Linear Algebra
Machine Learning
تحلیل داده
جبر خطی
جبر خطی کاربردی
ریاضیات در هوش مصنوعی
علوم داده
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.