کتاب صوتی آموزش جامع جبر خطی محاسباتی با کتابخانه NumPy در پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع جبر خطی محاسباتی با کتابخانه NumPy در پایتون

موضوع کلی: علوم رایانه و ریاضیات کاربردی

موضوع میانی: محاسبات عددی و تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محیط برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه نام‌پای
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه علمی و کتابخانه‌های وابسته
• 3. آشنایی با آرایه‌های چندبعدی در نام‌پای
• 4. تفاوت لیست‌های پایتون و آرایه‌های نام‌پای
• 5. تخصیص حافظه و انواع داده‌ها در آرایه‌های عددی
• 6. عملیات ریاضی پایه روی آرایه‌ها
• 7. نمایه‌سازی و برش‌دهی آرایه‌ها در ابعاد مختلف
• 8. تغییر شکل و سازمان‌دهی مجدد آرایه‌ها
• 9. پخش‌کردن یا برودکستینگ در محاسبات برداری
• 10. عملیات ضرب داخلی و خارجی بردارها
• 11. محاسبه نرم و فاصله اقلیدسی در فضای برداری
• 12. ماتریس‌ها و خواص آن‌ها در محاسبات عددی
• 13. عملیات ضرب ماتریس و مفاهیم پایه‌ای جبر خطی
• 14. ماتریس‌های خاص و ماتریس‌های همانی
• 15. ترانهاده و ویژگی‌های هندسی آن
• 16. محاسبه دترمینان ماتریس‌های مربعی
• 17. معکوس‌گیری از ماتریس‌ها و شرایط پایداری عددی
• 18. حل دستگاه معادلات خطی با استفاده از نام‌پای
• 19. بررسی استقلال خطی و رتبه ماتریس
• 20. تجزیه ماتریس به روش LU
• 21. تجزیه ماتریس به روش QR
• 22. مفاهیم مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
• 23. محاسبه مقادیر ویژه با استفاده از الگوریتم‌های عددی
• 24. تجزیه مقدار منفرد یا SVD
• 25. کاربرد SVD در کاهش ابعاد داده‌ها
• 26. روش‌های کمترین مربعات برای برازش داده‌ها
• 27. رگرسیون خطی با استفاده از ابزارهای جبر خطی
• 28. تخمین خطای عددی در محاسبات ماتریسی
• 29. پایداری الگوریتم‌ها در مواجهه با اعداد ممیز شناور
• 30. بهینه‌سازی محاسبات با استفاده از توابع داخلی نام‌پای
• 31. کاربرد ضرب ماتریسی در پردازش سیگنال‌های دیجیتال
• 32. تحلیل داده‌های جدولی با ابزارهای جبر خطی
• 33. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها در تحلیل‌های آماری
• 34. محاسبه ماتریس کوواریانس و همبستگی
• 35. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های عددی
• 36. کاربرد جبر خطی در شبکه‌های عصبی مصنوعی پایه
• 37. پیاده‌سازی توابع فعال‌ساز با استفاده از آرایه‌های نام‌پای
• 38. محاسبه گرادیان در توابع چندمتغیره
• 39. الگوریتم‌های بهینه‌سازی مبتنی بر مشتق
• 40. تجسم داده‌های برداری و ماتریسی با کتابخانه‌های مکمل
• 41. مدیریت حافظه در پردازش ماتریس‌های بزرگ
• 42. تکنیک‌های محاسبات موازی در جبر خطی
• 43. کاربرد جبر خطی در پردازش تصویر دیجیتال
• 44. فشرده‌سازی تصاویر با استفاده از تجزیه مقادیر منفرد
• 45. حل مسائل بهینه‌سازی مقید با روش‌های عددی
• 46. پیاده‌سازی فیلترهای خطی در فضای ماتریسی
• 47. تحلیل مؤلفه‌های اصلی در داده‌کاوی
• 48. ارزیابی دقت محاسبات در مدل‌های یادگیری ماشین
• 49. توسعه توابع سفارشی برای عملیات جبر خطی
• 50. پروژه نهایی تحلیل داده‌های عددی با ابزارهای جبر خطی