کاملترین دوره ریاضیات، احتمال و آمار برای علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

همین امروز یادگیری ریاضیات، احتمال و آمار برای یادگیری ماشین را شروع کنید!

به این دوره خوش آمدید: ریاضیات، احتمال و آمار کامل برای یادگیری ماشین.

این یک دوره جامع ریاضیات، آمار و احتمال است که در آن همه چیز را از نظریه مجموعه، ترکیبیات، احتمال، آمار و جبر خطی گرفته تا حساب دیفرانسیل و انتگرال، همراه با چالش‌ها و راه‌حل‌های فراوان برای تحلیل کسب‌وکار، علم داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین فرا خواهید گرفت. ریاضیات، احتمال و آمار، سنگ بنای علوم مدرن مانند یادگیری ماشین، مدیریت ریسک پیش‌بینانه، آمار استنباطی و تصمیم‌گیری‌های تجاری هستند. درک عمیق این مفاهیم به شما این امکان را می‌دهد تا مشکلات روزمره کسب‌وکار و پیش‌بینی‌های علمی و مسائل تحلیلی را حل کنید. این دوره شامل موارد زیر است (اما محدود به آن‌ها نیست):

مباحث کلیدی ریاضیات برای یادگیری ماشین

• یادگیری جبر خطی برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• یادگیری حساب دیفرانسیل و انتگرال برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• یادگیری گسسته برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• مجموعه‌ها (Sets) و عملیات روی آن‌ها
• نمودار ون (Venn Diagram)
• شمارش (Factorial)، جایگشت (Permutations) و ترکیب (Combinations)
• ماتریس‌ها (Matrices) و عملیات ماتریسی
• دترمینان (Determinant) و معکوس ماتریس (Inverse of Matrix)
• قاعده کرامر (Cramer's Rule)
• مقادیر ویژه و بردارهای ویژه (Eigenvalues and Eigenvectors)
• مشتق‌گیری (Differentiation) و کاربردهای آن در یادگیری ماشین
• انتگرال‌گیری (Integration)

احتمال و آمار در علم داده

• نظریه احتمال (Probability theory) برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• انواع توزیع‌ها: نرمال، دوجمله‌ای، پواسون و ...
• احتمال نظری (Theoretical Probability) و احتمال تجربی (Empirical Probability)
• قوانین جمع و ضرب احتمال
• قوانین احتمال شرطی و قضیه بیز (Bayes Theorem)
• رویدادهای مستقل و وابسته
• متغیرهای تصادفی (Random Variable)، گسسته و پیوسته
• توزیع دوجمله‌ای (Binomial Distribution)
• توزیع پواسون (Poisson Distribution)
• توزیع نرمال (Normal Distribution)
• توزیع T (T - Distribution)
• آمار توصیفی: میانگین (Mean)، میانه (Median)، مد (Mode)
• شاخص‌های پراکندگی: واریانس (Variance) و انحراف معیار (Standard Deviation)
• همبستگی (Correlation) و رگرسیون (Regression)
• معیارهای خطای رگرسیون (Regression Error Metrics)

استفاده از پایتون برای حل مسائل ریاضی

• یادگیری استفاده از پایتون برای حل مسائل ریاضی

مخاطبان دوره

• افرادی که به تازگی یادگیری ماشین را شروع کرده‌اند.
• کسانی که می‌خواهند شغل خود را ارتقا دهند.
• متخصصان حوزه علم داده.
• متخصصان در صنعت بانکداری.
• متخصصان در صنعت بیمه.

تسلط بر مفاهیم اصلی ریاضیات، احتمال و آمار برای تحلیل کسب‌وکار، علم داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق!

پیش‌نیازها:

ریاضیات پایه (Basic maths)

پس از اتمام این دوره، گواهی پایان دوره دریافت خواهید کرد که می‌توانید آن را در پروفایل لینکدین خود به اشتراک بگذارید.

با ضمانت بازگشت وجه ۳۰ روزه، این دوره را بدون ریسک امتحان کنید!