توضیحات
دوره Linear Algebra for Data Science and Machine Learning. این دوره مفاهیم اساسی جبر خطی را به شیوه‌ای کاربردی و عملی برای استفاده در این حوزه‌ها آموزش می‌دهد. این دوره که به شش بخش تقسیم شده، با معرفی مفاهیم پایه مانند اسکالرها، بردارها، ماتریس‌ها و تانسورها آغاز می‌شود و ارتباط آنها با علوم داده و یادگیری ماشین را توضیح می‌دهد. در بخش دوم، ویژگی‌های بردارها شامل نرم‌ها، بردارهای واحد و متعامد بررسی می‌شود. بخش سوم به ماتریس‌ها و مفاهیمی مانند ترانهاده، معکوس و تجزیه ماتریس می‌پردازد که در شبکه‌های عصبی و کاهش ابعاد کاربرد دارند. بخش چهارم عملیات ماتریسی مانند ضرب داخلی و خارجی را پوشش می‌دهد. در بخش پنجم، تبدیل‌های خطی، مقادیر ویژه و تجزیه‌هایی مانند SVD و PCA آموزش داده می‌شود. بخش نهایی به کاربردهای عملی این مفاهیم در حل مسائل واقعی، پیاده‌سازی سیستم‌های خطی و تحلیل داده‌ها می‌پردازد. این دوره با ترکیب تئوری و پیاده‌سازی در پایتون، پایه‌ای محکم برای فعالیت در حوزه‌های علوم داده و یادگیری ماشین ایجاد می‌کند.
آنچه فرا خواهید گرفت
- درک اهمیت جبر خطی برای علوم داده و یادگیری ماشین.
- بررسی مفاهیم اساسی مانند اسکالرها، بردارها، ماتریس‌ها و تانسورها.
- نمایش داده‌ها و حل سیستم‌های خطی با استفاده از روش‌های جبری.
- شناسایی خواص کلیدی و انجام عملیات اساسی با بردارها و ماتریس‌ها.
- تسلط بر تبدیل‌های خطی (مانند مقیاس‌گذاری، چرخش، برش).
- محاسبه بردارهای ویژه، مقادیر ویژه و اعمال تجزیه‌های ماتریس (Eigendecomposition، SVD).
- پیاده‌سازی تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد.
- کدنویسی عملیات جبر خطی در پایتون با استفاده از کتابخانه‌های تخصصی (مانند NumPy، SciPy).
- اعمال جبر خطی در کاربردهای واقعی یادگیری ماشین.
- تقویت یادگیری از طریق تمرینات تئوری و چالش‌های عملی.
این دوره مناسب افرادیست که
- متخصصان و دانشجویان علوم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی که به دنبال تقویت پایه‌های ریاضی خود هستند.
- توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسانی که به دنبال درک و اعمال جبر خطی در پایتون هستند.
- محققان و دانشگاهیانی که به اصول ریاضی پشت شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی علاقه‌مند هستند.
- مهندسان و تحلیلگران داده که نیاز به دستکاری، تبدیل و کاهش ابعاد در مجموعه‌های داده دارند.
- هر کسی که می‌خواهد اصول ریاضی هوش مصنوعی را درک کرده و آنها را به صورت عملی به کار ببرد.
مشخصات دوره Linear Algebra for Data Science and Machine Learning
- ناشر: Udemy
- مدرس: Jones Granatyr, Denny Ceccon, AI Expert Academy
- سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
- مدت زمان آموزش: 7 ساعت و 26 دقیقه
- تعداد دروس: 68
سرفصل های دوره
پیشنیازهای دوره Linear Algebra for Data Science and Machine Learning
- Basic Python knowledge (data structures, functions, and array manipulation)
- Foundational math skills (core operations and equation manipulation)
- No prior advanced Linear Algebra experience required
تصاویر دوره
نمونه فیلم دوره
راهنمای نصب
پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.
زیرنویس: ندارد
کیفیت: 720p
لینک دانلود
گذرواژه فایل(ها): www.downloadly.ir
حجم فایل
2.3 گیگابایت
