بالاترین کیفیت
این مسترکلاس با عنوان «ریاضیات در یادگیری ماشین و علم داده» به بررسی مفاهیم ریاضیاتی می‌پردازد که بنیان الگوریتم‌ها و روش‌های پرکاربرد در یادگیری ماشین و تحلیل داده را تشکیل می‌دهند.
در این دوره، تلاش خواهد شد مفاهیم پیچیده ریاضی به زبانی ساده، کاربردی و قابل فهم برای دانشجویان علوم داده و پژوهشگران حوزه‌های مرتبط آموزش داده شود. تمرکز اصلی دوره بر پیوند دادن نظریه‌های ریاضی با کاربردهای عملی در یادگیری ماشین است.
اگر واقعاً می‌خواهید علم داده یا یادگیری ماشین رو عمیق و حرفه‌ای یاد بگیرید و فقط کاربر ساده مدل‌ها نباشید، یادگیری مفاهیم ریاضی نه‌تنها مفید بلکه ضروری است.
فیلم معرفی دوره را با صحبت های مدرس در ادامه ببینید:
معرفی مدرس
- امیرباقرزاده
- کارشناس هواشناسی همدیدی سازمان هواشناسی ایران
- دارنده مدرک کارشناسی ارشد ژئوفیزیک از دانشگاه آزاد واحد علوم و تحقیقات تهران
- دارنده مدرک کارشناسی فیزیک از دانشگاه قم
- مدرس برنامه‌نویسی Python و Matlab برای هواشناسان و متخصصان ژئوفیزیک
عناوین آموزشی
در این دوره، مفاهیم زیر به صورت گام‌به‌گام آموزش داده می‌شوند:
🟩 مقدمه‌ای بر ریاضیات در یادگیری ماشین
- نقش ریاضی در مدل‌های یادگیری ماشین
- مرور سرفصل‌های اصلی، نصب و آماده سازی محیط برنامه نویسی
🟩 جبر خطی کاربردی
- ماتریس، بردار و ضرب ماتریسی
- ترانهاده، معکوس، دترمینان
- تجزیه‌های ماتریسی (ویژه مقدار، SVD و…)
🟩 حساب دیفرانسیل و انتگرال
- مشتق‌گیری از توابع
- گرادیان
- بهینه‌سازی و نقاط بحرانی
🟩 احتمال و آمار
- متغیرهای تصادفی و توزیع‌ها
- امید ریاضی، واریانس، کوواریانس
- قانون کل احتمال و قضیه بیز
🟩 بهینه‌سازی و گرادیان نزولی
- تعریف مسئله‌ی بهینه‌سازی
- روش گرادیان نزولی (GD)، SGD و انواع دیگر
- یادگیری نرخ و همگرایی
🟩 پروژه‌های تمرینی
- تمرین‌های محاسباتی با Python
- تحلیل عددی مفاهیم ریاضی در مدل‌های واقعی
اهمیت یادگیری ریاضیات و درک مفاهیم آن برای علم داده و یادگیری ماشین؟
اگر واقعاً می‌خواهید علم داده یا یادگیری ماشین رو عمیق و حرفه‌ای یاد بگیرید و فقط کاربر ساده مدل‌ها نباشید، یادگیری مفاهیم ریاضی نه‌تنها مفید بلکه ضروری است. در ادامه مهمترین دلایل را برشمرده ایم:
⬅️ درک الگوریتم‌ها
-
اکثر الگوریتم‌های یادگیری ماشین مثل رگرسیون، درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی، SVM و غیره، بر پایه مفاهیم ریاضی ساخته شده‌اند.
-
بدون دانش ریاضی، فقط آن‌ها را “مثل جعبه سیاه” استفاده می‌کنید، ولی نمی‌فهمید دقیقاً چه اتفاقی می‌افتد یا چرا مدل خوب یا بد عمل می‌کند.
⬅️ بهینه‌سازی مدل‌ها
- الگوریتم‌ها از روش‌های بهینه‌سازی مثل گرادیان کاهشی (Gradient Descent) استفاده می‌کنند که مبتنی بر مشتق، حد، ماتریس و جبر خطی هستند.
- بدون درک این‌ها، نمی‌توانید مدل‌ها را دقیق تنظیم (Tuning) یا تحلیل کنید.
⬅️ تحلیل نتایج
-
برای ارزیابی مدل‌ها باید معیارهایی مثل دقت (Accuracy)، F1-score، ROC-AUC و غیره رو بفهمید که همه این‌ها وابسته به مفاهیم آماری و ریاضی هستند.
⬅️ پیش‌پردازش داده‌ها
-
تکنیک‌هایی مثل نرمال‌سازی، کاهش ابعاد (PCA)، خوشه‌بندی، تحلیل مؤلفه‌های اصلی و … همگی پایه ریاضی دارند.
⬅️ شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها (Explainability)
-
اگر بخواهید مدل‌های قابل توضیح بسازید یا از مدل‌های پیچیده دفاع کنید، نیاز به درک عمیق از مفاهیم ریاضی دارید.
چه کسانی مخاطبان این دوره هستند؟
این دوره برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
- دانشجویان و پژوهشگران علوم زمین: برای درک دقیق‌تر مدل‌ها و الگوریتم‌ها
- هواشناسان و ژئوفیزیک‌دانان: برای تقویت بنیان ریاضی لازم جهت استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در پروژه‌های علمی
- علاقه‌مندان به داده‌کاوی: جهت درک مفاهیم پایه‌ای و پیشرفته ریاضی در این حوزه
- مدرسان و توسعه‌دهندگان دوره‌های داده‌محور: برای طراحی بهتر محتوای آموزشی
- دانشجویان رشته‌های مهندسی و علوم پایه: برای کاربرد ریاضیات در مسائل واقعی
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.