دوره ریاضی و آمار برای هوش مصنوعی برای افرادی طراحی شده است که میخواهند پایه ریاضی و آماری لازم برای ورود به دنیای هوش مصنوعی و علم داده را بهصورت کاربردی و قابلفهم یاد بگیرند. تمرکز دوره بر درک مفاهیم و استفاده از آنها در مسائل واقعی دادهمحور است تا یادگیرنده بتواند دادهها را بهتر تحلیل کند، نتایج را تفسیر کند و ارتباط میان مفاهیم ریاضی و مدلسازی را درک کند. در پایان، دید منسجمتری نسبت به نقش ریاضیات و آمار در تحلیل داده و مسائل هوش مصنوعی خواهید داشت.
2,230,000 تومان قیمت اصلی: 2,230,000 تومان بود.1,338,000 تومانقیمت فعلی: 1,338,000 تومان.
این فصل به ایجاد زبان مشترک ریاضی برای تحلیل داده میپردازد و مفاهیمی مانند اعداد، نرخ رشد، توابع و نمودارها را با تمرکز بر کاربرد آنها در دادههای واقعی بررسی میکند. در این بخش، شرکتکنندگان با الگوهای خطی، نمایی و لگاریتمی آشنا میشوند و یاد میگیرند چگونه نمودارها و مقادیر عددی را تفسیر کرده، خطاهای رایج در برداشت از دادهها را تشخیص دهند و گزارشهای ساده و دقیق مبتنی بر داده تهیه کنند.
این فصل به معرفی مفاهیم پایه جبر خطی و نقش آنها در تحلیل داده و هوش مصنوعی اختصاص دارد. در این بخش، دادهها بهعنوان نقاطی در فضا بررسی میشوند و مفاهیمی مانند بردار، ماتریس و عملیات روی آنها با رویکردی کاربردی آموزش داده میشوند. هدف این فصل، ایجاد درک از ساختار دادههای چندبعدی و آمادهسازی ذهنی شرکتکنندگان برای درک الگوریتمهای پیشرفتهتر تحلیل داده است.
این فصل به مفهوم تغییر در مسائل دادهمحور میپردازد و مفاهیمی مانند شیب، مشتق و کاربرد آنها در یافتن نقاط بهینه را بررسی میکند. در این بخش، تمرکز اصلی بر درک و کاربرد عملی مفاهیم دیفرانسیل در تحلیل داده و بهینهسازی است و از رویکرد صرفاً فرمولمحور فاصله گرفته میشود.
تمرین؛ تحلیل بازگشت سرمایه در تبلیغات: محاسبه نرخ تغییر درآمد نسبت به هزینه تبلیغ، یافتن نقطهی بهینه هزینه
این فصل به بررسی مفهوم عدمقطعیت در دادهها و روشهای مدلسازی آن با استفاده از احتمال میپردازد. در این بخش، شرکتکنندگان با مفاهیم پایه احتمال، احتمال شرطی، استقلال و متغیرهای تصادفی آشنا میشوند و یاد میگیرند چگونه رویدادهای کسبوکاری را در قالب مدلهای احتمالی تحلیل کنند و تفاوت بین الگوهای واقعی و اتفاقات تصادفی را تشخیص دهند.
این فصل به مهارتهای پایه و روزمره تحلیل داده اختصاص دارد و روشهای خلاصهسازی، بررسی و نمایش دادهها را آموزش میدهد. در این بخش، شرکتکنندگان با شاخصهای مرکزی و پراکندگی، شکل توزیع دادهها و انتخاب نمودار مناسب برای انتقال بهتر اطلاعات آشنا میشوند و در پایان قادر خواهند بود گزارشهای توصیفی و داشبوردهای ساده تحلیلی ایجاد کنند.
تمرین؛ تحلیل دادههای فروش فصلی یک فروشگاه و ساخت داشبورد خلاصه عملکرد.
این فصل به معرفی توزیعهای آماری مهم و نقش آنها در تحلیل رفتار دادهها میپردازد. در این بخش، شرکتکنندگان با مفاهیمی مانند توزیع نرمال، Z-score، قانون اعداد بزرگ و قضیه حد مرکزی آشنا میشوند و یاد میگیرند چگونه رفتار دادههای تصادفی، میزان غیرعادی بودن دادهها و عدمقطعیت موجود در تحلیلها را ارزیابی کنند.
تمرین؛ پیشبینی احتمال شکست سرور در یک دیتاسنتر با استفاده از توزیع پواسون و تحلیل رفتار آن در بلندمدت.
این فصل به روشهای استخراج نتیجه از نمونههای داده و تعمیم آنها به جامعه آماری میپردازد. در این بخش، شرکتکنندگان با مفاهیم برآورد، بازه اطمینان، آزمون فرض و تفسیر نتایج آماری آشنا میشوند و یاد میگیرند چگونه خروجیهای آماری را به زبان قابل فهم برای تصمیمگیری کسبوکاری ترجمه کنند.
تمرین؛ آزمایش اینکه آیا طراحی جدید سایت میانگین زمان حضور کاربر را افزایش داده است یا خیر.
این فصل به کاربرد توابع و تبدیلهای ریاضی در آمادهسازی و تحلیل دادهها میپردازد. در این بخش، شرکتکنندگان با نقش تبدیلهایی مانند لگاریتمگیری، مقیاسدهی و نرمالسازی آشنا میشوند و یاد میگیرند در چه شرایطی استفاده از این تبدیلها باعث بهبود تحلیل و مدلسازی داده میشود.
تمرین؛ تبدیل لگاریتمی دادهی فروش برای حذف اثر رشد نمایی.
این فصل به معرفی مفاهیم پایه بهینهسازی و نقش آنها در بهبود مدلهای دادهمحور اختصاص دارد. در این بخش، شرکتکنندگان با تابع هزینه، مفهوم گرادیان و روشهای کاهش خطا آشنا میشوند و نحوه استفاده از این مفاهیم را در مسائل ساده یاد میگیرند.
تمرین؛ بهینهسازی بودجه تبلیغات آنلاین برای کمینهکردن هزینه به ازای هر خرید.
این فصل به جمعبندی مفاهیم دوره و استفاده عملی از ابزارهای ریاضی در یک پروژه تحلیل داده اختصاص دارد. در این بخش، شرکتکنندگان تمامی مراحل از آمادهسازی داده تا تحلیل، مدلسازی و ارائه نتایج را در قالب یک پروژه کاربردی تجربه میکنند و خروجی نهایی بهصورت یک گزارش تحلیلی قابل ارائه خواهد بود.
برای افرادی مناسب است که میخواهند مبانی ریاضی موردنیاز برای هوش مصنوعی و علم داده را یاد بگیرند.
بله؛ این دوره درک اعداد، توابع، نمودارها و تفسیر دادههای واقعی را تقویت میکند.
بله؛ مفاهیمی مانند بردار، ماتریس، عملیات برداری و ضرب ماتریسی بررسی میشوند.
مفاهیمی مانند مشتق، گرادیان، تابع هزینه و کاهش خطا برای درک بهینهسازی آموزش داده میشوند.
بله؛ احتمال، احتمال شرطی، استقلال و متغیرهای تصادفی در دوره بررسی میشوند.
شاخصهای مرکزی و پراکندگی، توزیع داده، همبستگی و مفاهیم آماری برای تحلیل داده بررسی میشوند.
بله؛ توزیع نرمال، امتیاز Z، توزیعهای باینومیال و پواسون و مفاهیم مرتبط بررسی میشوند.
با نمایش دادهها بهصورت بردار و ماتریس و بررسی عملیات و تفسیر هندسی آنها.
بله؛ تبدیل لگاریتمی، مقیاسدهی و نرمالسازی دادهها بررسی میشوند.
توانایی درک و استفاده از مفاهیم ریاضی و آماری در تحلیل داده و مسائل دادهمحور را تقویت میکند.
بازخورد و نتایج واقعی شرکتکنندگان پس از گذراندن آموزش
ذخیره نام، ایمیل و وبسایت من در مرورگر برای زمانی که دوباره دیدگاهی مینویسم.
Δ
