اکسپرس 24
کتاب مبانی ریاضیات در هوش مصنوعی: از مفاهیم پایه تا جبر خطی کاربردی

کتاب مبانی ریاضیات در هوش مصنوعی: از مفاهیم پایه تا جبر خطی کاربردی

تگ‌ها: Linear Algebra الگوریتم‌های ریاضی پردازش داده جبر خطی ریاضیات کاربردی علوم داده مبانی هوش مصنوعی مهندسی داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی ریاضیات در هوش مصنوعی: از مفاهیم پایه تا جبر خطی کاربردی

موضوع کلی: علوم ریاضی و مهندسی داده

موضوع میانی: جبر خطی کاربردی در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی اعداد و مجموعه‌ها در فضای محاسباتی
  • 2. بردارها به عنوان ستون فقرات داده‌های چندبعدی
  • 3. عملیات پایه بر روی بردارها و تفسیر هندسی آن‌ها
  • 4. ضرب داخلی و مفهوم شباهت در فضای برداری
  • 5. نرم‌های برداری و کاربرد آن‌ها در مدل‌های بهینه‌سازی
  • 6. ماتریس‌ها به عنوان نمایشگر داده‌های ساختاریافته
  • 7. عملیات ماتریسی و نقش آن‌ها در تبدیل‌های خطی
  • 8. ماتریس‌های خاص و ویژگی‌های متقارن در تحلیل داده
  • 9. دستگاه معادلات خطی و روش‌های حل عددی
  • 10. حذف گوسی و کاهش فرم پلکانی ماتریس‌ها
  • 11. فضای ستونی و فضای تهی ماتریس‌ها
  • 12. مفهوم استقلال خطی و پایه در فضاهای برداری
  • 13. تغییر پایه و کاربرد آن در ساده‌سازی محاسبات
  • 14. تصویر برداری و قضیه تجزیه متعامد
  • 15. معکوس ماتریس و شرایط وجود آن در تحلیل سیستم‌ها
  • 16. دترمینان و تفسیر هندسی آن در تغییر مقیاس فضا
  • 17. مقادیر ویژه و بردارهای ویژه در تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 18. قطری‌سازی ماتریس‌ها و کاربرد در توان‌رسانی ماتریسی
  • 19. تجزیه مقادیر منفرد و نقش آن در کاهش ابعاد داده‌ها
  • 20. ماتریس‌های مثبت معین در بهینه‌سازی توابع هزینه
  • 21. مفاهیم پایه احتمال در فضای داده‌های گسسته
  • 22. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمالی در یادگیری ماشین
  • 23. امید ریاضی و واریانس در تحلیل توزیع‌های داده‌ای
  • 24. قضیه بیز و کاربرد آن در طبقه‌بندی‌کننده‌های احتمالی
  • 25. گرادیان و مشتق در فضای توابع چندمتغیره
  • 26. مفهوم مشتق جزئی در بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 27. قاعده زنجیره‌ای در انتشار معکوس خطا
  • 28. بهینه‌سازی توابع محدب در یادگیری ماشین
  • 29. روش نزول گرادیان و تنظیم نرخ یادگیری
  • 30. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جبر خطی در محیط پایتون
  • 31. کاربرد ضرب ماتریسی در لایه‌های متراکم شبکه‌های عصبی
  • 32. نرمال‌سازی داده‌ها و تاثیر آن بر همگرایی مدل
  • 33. تحلیل حساسیت و پایداری عددی در محاسبات ماتریسی
  • 34. ماتریس‌های تنک و بهینه‌سازی حافظه در پردازش داده
  • 35. تکنیک‌های کاهش ابعاد با استفاده از تجزیه مقادیر منفرد
  • 36. کاربرد جبر خطی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 37. مفاهیم فاصله در فضای برداری و الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه
  • 38. توابع فعال‌ساز و نقش هندسی آن‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 39. بررسی خطای مدل با استفاده از معیارهای فاصله اقلیدسی
  • 40. ارزیابی دقت مدل با استفاده از ضرب داخلی و تشابه کسینوسی
  • 41. مبانی بهینه‌سازی مقید در مسائل مهندسی داده
  • 42. چالش‌های محاسباتی در داده‌های با ابعاد بالا
  • 43. تکنیک‌های منظم‌سازی بر پایه نرم‌های برداری
  • 44. نقش جبر خطی در پردازش تصویر و فشرده‌سازی داده
  • 45. تجزیه مقادیر منفرد و کاربرد در کاهش نویز داده‌ها
  • 46. ماتریس‌های کوواریانس و تحلیل همبستگی ویژگی‌ها
  • 47. مفاهیم پایه در بهینه‌سازی محدب برای مدل‌های خطی
  • 48. ارتباط بین جبر خطی و هندسه یادگیری ماشین
  • 49. مقدمه‌ای بر فضای هیلبرت در یادگیری ماشین
  • 50. پروژه‌های عملی پیاده‌سازی عملیات ماتریسی در یادگیری ماشین

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.