توضیحات

آموزش ریاضیات مخصوص یادگیری ماشین و علوم داده از Coursera

نام دوره : Mathematics for Machine Learning Specialization

پیش‌نیاز

برای بهره‌برداری کامل از این تخصص، موارد زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با ریاضیات در حد دبیرستان (جبر، تابع، مشتق ساده)

• آشنایی اولیه با مفاهیم بردار و ماتریس

• آشنایی مقدماتی با Python (برای دوره PCA توصیه می‌شود)

این دوره نیاز به پیش‌نیاز دانشگاهی پیچیده ندارد، اما پایه ریاضی شما هرچه قوی‌تر باشد، یادگیری عمیق‌تر خواهد بود.

توضیحات:

دوره Mathematics for Machine Learning یک تخصص آموزشی معتبر از Imperial College London در پلتفرم Coursera است که با هدف آموزش پایه‌های ریاضی ضروری برای یادگیری ماشین و علوم داده طراحی شده است.

در این دوره، مفاهیم ریاضی نه به‌صورت تئوری محض، بلکه با تمرکز بر کاربرد آن‌ها در الگوریتم‌های یادگیری ماشین آموزش داده می‌شوند.

اگر می‌خواهید مدل‌های Machine Learning را عمیق‌تر درک کنید و بدانید «درون الگوریتم‌ها چه اتفاقی می‌افتد»، این دوره یکی از بهترین انتخاب‌هاست.

این تخصص شامل چه دوره‌هایی است؟

این تخصص شامل ۳ دوره اصلی است که به‌صورت مرحله‌به‌مرحله شما را برای ورود جدی به دنیای Machine Learning آماده می‌کند.

دوره 1: Mathematics for Machine Learning – Linear Algebra

در این دوره با مفاهیم کلیدی جبر خطی که پایه اصلی یادگیری ماشین هستند آشنا می‌شوید، از جمله:

• بردارها و ماتریس‌ها

• ضرب ماتریسی و تبدیل‌های خطی

• مقادیر ویژه و بردارهای ویژه

• کاربرد جبر خطی در داده‌ها و مدل‌های ML

در پایان این دوره، درک روشنی از نقش جبر خطی در الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون، PCA و شبکه‌های عصبی خواهید داشت.

دوره 2: Mathematics for Machine Learning – Multivariate Calculus

این دوره به حساب دیفرانسیل و انتگرال چندمتغیره می‌پردازد؛ دانشی حیاتی برای فهم فرآیند آموزش مدل‌ها.

مباحث اصلی شامل:

• مشتق و گرادیان در چند بعد

• بهینه‌سازی توابع

• ارتباط مشتق‌ها با یادگیری مدل‌ها

• درک ریاضی الگوریتم‌هایی مانند Gradient Descent

این دوره کمک می‌کند بفهمید مدل‌های یادگیری ماشین چگونه آموزش داده می‌شوند و چرا به سمت جواب بهینه حرکت می‌کنند.

دوره 3: Mathematics for Machine Learning – PCA

در این دوره با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و مفهوم کاهش ابعاد داده‌ها آشنا می‌شوید.

موضوعات کلیدی:

• چرا کاهش ابعاد اهمیت دارد

• ارتباط PCA با جبر خطی

• پیاده‌سازی PCA با Python و NumPy

• تحلیل داده‌های با ویژگی‌های زیاد

این دوره عملی‌تر است و نقش مهمی در آماده‌سازی شما برای پروژه‌های واقعی Data Science دارد.

چه مهارت‌هایی در دوره آموزش ریاضیات مخصوص یادگیری ماشین و علوم داده از Coursera کسب می‌کنید؟

با گذراندن این تخصص، مهارت‌های زیر را به دست می‌آورید:

• درک ریاضی الگوریتم‌های یادگیری ماشین

• جبر خطی کاربردی برای داده‌ها

• حساب دیفرانسیل مورد استفاده در بهینه‌سازی

• کاهش ابعاد داده‌ها با PCA

• پیاده‌سازی مفاهیم ریاضی با Python

• آمادگی برای دوره‌های پیشرفته Machine Learning

دوره آموزش ریاضیات مخصوص یادگیری ماشین و علوم داده از Coursera مناسب چه کسانی است؟

این تخصص برای افراد زیر بسیار مناسب است:

• علاقه‌مندان به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

• دانشجویان علوم داده، مهندسی و کامپیوتر

• افرادی که دوره‌های ML را شروع کرده‌اند اما پایه ریاضی ضعیفی دارند

• کسانی که می‌خواهند الگوریتم‌ها را عمیقاً درک کنند، نه فقط استفاده کنند

• افرادی که قصد ورود حرفه‌ای به Data Science و Machine Learning دارند

بخشی از دوره :