دوره آموزشی ریاضیات کاربردی برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

برای درک عمیق‌تر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، آشنایی با مفاهیم ریاضی ضروری است. در این دوره با مبانی ریاضی مورد استفاده در دنیای دیجیتال و فناوری‌های هوشمند آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه مفاهیمی که در ابتدا انتزاعی به نظر می‌رسند، در ساخت و عملکرد سیستم‌های واقعی هوش مصنوعی کاربرد پیدا می‌کنند. دوره با جبر خطی (Linear Algebra) آغاز می‌شود و مفاهیمی مانند بردارها، ماتریس‌ها و تانسورها (Tensors) را بررسی می‌کند؛ مفاهیمی که در حوزه‌هایی مانند گرافیک کامپیوتری، موتورهای جست‌وجو و پردازش داده نقش مهمی دارند.

در ادامه با حساب دیفرانسیل و انتگرال (Calculus)، مشتق‌ها و گرادیان‌ها آشنا می‌شوید و می‌بینید این مفاهیم چگونه در فرایند یادگیری مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرند. همچنین توزیع‌های احتمال (Probability Distributions) و قضیه بیز (Bayes' Theorem) را برای تحلیل شرایط نامطمئن و تصمیم‌گیری آماری بررسی خواهید کرد.

بخش دیگری از دوره به ارتباط ریاضیات با آموزش شبکه‌های عصبی اختصاص دارد و با مفاهیمی مانند مشتق جزئی، گرادیان نزولی (Gradient Descent) و پس‌انتشار (Backpropagation) آشنا می‌شوید. با دنبال کردن این مفاهیم می‌توانید بهتر درک کنید که مدل‌های یادگیری ماشین چگونه پارامترهای خود را بهینه می‌کنند و برای وظایفی مانند ترجمه زبان آموزش می‌بینند. این دوره برای علاقه‌مندان به مهندسی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، افراد تازه‌وارد به علم داده و توسعه‌دهندگانی طراحی شده است که می‌خواهند پایه ریاضی خود را تقویت کنند و از فرمول‌ها و مفاهیم ریاضی به‌عنوان ابزارهای عملی در پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده کنند.

اهداف یادگیری
به‌کارگیری مفاهیم پایه جبر خطی مانند بردارها، ماتریس‌ها و تانسورها در کاربردهای محاسباتی
انجام عملیات ماتریسی و استفاده از آن‌ها در کاربردهای واقعی فناوری
محاسبه مشتق‌ها و تفسیر مفهوم گرادیان در فرایندهای یادگیری هوش مصنوعی
توضیح نقش حساب دیفرانسیل و انتگرال (Calculus) در آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های AI
تفسیر توزیع‌های احتمال و استفاده از آن‌ها برای تحلیل شرایط نامطمئن
به‌کارگیری قضیه بیز (Bayes' Theorem) برای استنباط آماری و تصمیم‌گیری
استفاده از مشتق‌های جزئی (Partial Derivatives) برای تحلیل و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
به‌کارگیری الگوریتم گرادیان نزولی (Gradient Descent) برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
توضیح نقش پس‌انتشار (Backpropagation) در آموزش شبکه‌های عصبی
ارتباط دادن مفاهیم ریاضی با کاربردهای عملی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و وظایفی مانند ترجمه زبان