Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/multivariate-calculus-machine-learning
استعراض دورة الرياضيات للتعلم الآلي: التفاضل المتعدد المتغيرات
في عالم التعلم الآلي، تعتبر الرياضيات من الأدوات الحيوية لفهم كيفية عمل النماذج. واحدة من الدورات المميزة في هذا المجال هي “الرياضيات للتعلم الآلي: التفاضل المتعدد المتغيرات” على منصة كورسيرا. توفر هذه الدورة مقدمة شاملة للتفاضل المتعدد المتغيرات الضروري لبناء العديد من تقنيات التعلم الآلي الشائعة.
نظرة عامة
تبدأ الدورة بأساسيات التفاضل قبل الانتقال إلى تعريف أكثر تعمقًا للمشتق، مما يسمح لك بفهم كيفية عمل خوارزميات التعلم الآلي من منظور رياضي. سنتناول في هذه الدورة مجموعة من الأدوات التي تجعل من التفاضل أكثر سهولة وسرعة، إضافة إلى حساب المتجهات التي تشير إلى الاتجاهات المثلى على الأسطح متعددة الأبعاد.
المحتوى الدراسي
- ما هو التفاضل؟ حيث سنستعرض القوانين الأساسية والمشتقات وكيفية استخدامها في فهم العلاقات بين الدوال ومدخلاتها.
- التفاضل المتعدد المتغيرات، حيث نوسع أدواتنا للتعامل مع أنظمة متعددة المتغيرات، مما يسهل علينا تحليل تلك الأنظمة.
- قاعدة السلسلة المتعددة المتغيرات وتطبيقاتها، خاصة في الشبكات العصبية، لتحديد تأثير كل متغير وتحسينه.
- سلسلة تايلور والتقريب الخطي، حيث ندرس كيف يمكن إعادة التعبير عن الدوال باستخدام سلاسل متعددة الحدود.
- مقدمة إلى التحسين، حيث نوجه تركيزنا إلى كيفية العثور على النقاط الدنيا والعليا لدالة ما.
- الانحدار، حيث نستخدم طريقة الانحدار الخطي لتحسين معلمات توافق دالة بأفضل ما يمكن مع البيانات.
توصيات ختامية
إذا كنت مهتمًا بفهم الأساسيات الرياضية التي تكمن وراء تقنيات التعلم الآلي، فإن هذه الدورة تعتبر خيارًا مثاليًا. تقدم الدورة محتوى ذو جودة عالية بأسلوب تعليمي منظم تسهل على المتعلمين استيعاب المفاهيم المعقدة.
أنصحكم بالتسجيل في هذه الدورة على كورسيرا، فهي ستزودكم بالمعرفة والمهارات اللازمة لتصبحوا محترفين في مجال التعلم الآلي.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/multivariate-calculus-machine-learning