Udemy – Calculus for Machine Learning: Level 1 – Foundations 2026-8

در تاریخ: 1405/06/24 1:24:49

توضیحات

Calculus for Machine Learning: Level 1 – Foundations دوره آموزشی ساخت شهود ریاضی محکم جهت درک نحوه قدرت‌بخشی حساب دیفرانسیل به یادگیری ماشین و بهینه‌سازی می باشد که توسط آکادمی آنلاین یودمی منتشر شده است. به‌جای تمرکز روی حفظ فرمول‌ها یا اثبات‌های طولانی، دوره مشتقات، گرادیان‌ها، مشتقات جزئی و بهینه‌سازی را از طریق شهود بصری و هندسی متصل مستقیم به مفاهیم یادگیری ماشین توضیح می‌دهد و درک واقعی را بر یادآوری حفظی فرمول اولویت می‌دهد. فراگیران کار خود را با مطالعه مشتقات آغاز می‌کنند، اما به‌جای برخورد با آن‌ها به‌عنوان قوانین نمادین انتزاعی، دوره شهودی درباره اینکه یک مشتق واقعاً از نظر هندسی چه چیزی را نشان می‌دهد و چرا این اهمیت دارد می‌سازد. این پایه به فراگیران کمک می‌کند مشتقات را به‌عنوان راهی طبیعی برای توصیف تغییر و شیب ببینند، مفاهیمی که مستقیماً بر نحوه رفتار مدل‌های یادگیری ماشین هنگام تغییر ورودی‌ها نگاشت می‌شوند. سپس دوره گرادیان‌ها و مشتقات جزئی را معرفی می‌کند و آن‌ها را به توابع دارای چندین متغیر متصل می‌کند، که ضروری است زیرا مدل‌های واقعی یادگیری ماشین به‌ندرت فقط به یک پارامتر وابسته‌اند.

فراگیران تفسیر هندسی گرادیان‌ها را تمرین می‌کنند و آن‌ها را به‌عنوان جهت‌های بیشترین تغییر، نه نماد برداری انتزاعی، درک می‌کنند و نقش خاص آن‌ها در نحوه یادگیری مدل‌های یادگیری ماشین از داده را توضیح می‌دهند. بخش اصلی دوره این مفاهیم حساب دیفرانسیل را مستقیماً به تابع‌های زیان متصل می‌کند و به فراگیران نشان می‌دهد توابع چگونه مدل‌ها را نمایش می‌دهند و توابع زیان چگونه شکاف بین پیش‌بینی‌های یک مدل و نتایج واقعی را توصیف می‌کنند. این ریاضیات محض را با سوال عملی‌ای که هر مدل یادگیری ماشین در تلاش برای پاسخ به آن است پیوند می‌دهد: پیش‌بینی فعلی چقدر نادرست است و پارامترها باید در کدام جهت حرکت کنند تا آن خطا کاهش یابد. دوره با توضیح gradient descent به اوج خود می‌رسد و به فراگیران نشان می‌دهد چرا این روش بهینه‌سازی کار می‌کند و چگونه از اطلاعات گرادیان به‌صورت گام‌به‌گام برای تنظیم پارامترهای مدل به سمت عملکرد بهتر استفاده می‌کند. در پایان دوره، فراگیران درکی واقعی و شهودی از مفاهیم حساب دیفرانسیل زیربنای بهینه‌سازی یادگیری ماشین خواهند داشت، نه مجموعه‌ای از فرمول‌های حفظ‌شده.

آنچه در دوره Calculus for Machine Learning: Level 1 – Foundations یاد خواهید گرفت:

درک شهودی مشتقات به‌جای صرفاً اعمال فرمول‌ها.
تفسیر هندسی گرادیان‌ها و توضیح نقش آن‌ها در یادگیری ماشین.
اتصال مفاهیم اصلی حساب دیفرانسیل به توابع زیان و بهینه‌سازی.
توضیح نحوه بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین توسط gradient descent.
و …

مشخصات دوره

ناشر: یودمی
مدرس: MLearning Academy
زبان: انگلیسی
سطح آموزش: مقدماتی تا پیشرفته
تعداد دروس: 27
مدت زمان آموزش: 3 ساعت و 39 دقیقه

سرفصل های دوره

Calculus for Machine Learning: Level 1 – Foundations

پیش نیازهای دوره Calculus for Machine Learning: Level 1 – Foundations

Basic algebra skills.
Familiarity with simple mathematical functions.
No prior knowledge of calculus is required.
No previous machine learning experience is required.