Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus
مقدمة: في عالم تعلم الآلة وعلوم البيانات، تعتبر الرياضيات أداة أساسية لفهم وتحليل البيانات. دورة “التفاضل والتكامل لتعلم الآلة وعلوم البيانات” على موقع Coursera توفر للمتعلمين الفرصة لتعميق فهمهم للرياضيات المرتبطة بهذا المجال الحيوي.
نظرة عامة على الدورة:
بعد إكمال هذه الدورة، سيكون بإمكان المتعلمين:
– تحسين أنواع مختلفة من الدوال المستخدمة بشكل شائع في تعلم الآلة باستخدام خصائص المشتقات والتدرجات.
– تحسين أنواع مختلفة من الدوال بمقدار تقريبي باستخدام طرق تكرارية من الدرجة الأولى (الانحدار التدرجي) والثانية (طريقة نيوتن).
– تفسير المشتقة بصريًا لأشكال مختلفة من الدوال المستخدمة في تعلم الآلة.
– تنفيذ الانحدار التدرجي.
المحتوى الأسبوعي:
الأسبوع الأول – المشتقات والتحسين:
يتعمق الطلاب في المفاهيم الأساسية للمشتقات وكيفية استخدامها في تحسين الدوال.
الأسبوع الثاني – التدرجات والانحدار التدرجي:
يهتم هذا الأسبوع بشرح كيفية استخدام التدرجات لتطبيق الانحدار التدرجي، مما يعزز قدرات المتعلمين في الوصول إلى أفضل الحلول.
الأسبوع الثالث – التحسين في الشبكات العصبية وطريقة نيوتن:
تستعرض هذه الوحدة كيفية تطبيق أساليب تحسين مختلفة في سياق الشبكات العصبية، مما يتيح للمتعلمين فهم كيف يمكن لهذه الأساليب تحسين أداء النماذج.
التوصية:
إذا كنت ترغب في تعزيز مهاراتك في تعلم الآلة وعلوم البيانات، فإن هذه الدورة تعتبر نقطة انطلاق ممتازة. ستحصل على فهم عميق لكيفية استخدام الرياضيات لتحسين النماذج، مما يؤدي إلى نتائج أفضل في مشاريعك المستقبلية. كمرجع مهم لمتخصصي البيانات، يمكن للقائمين على هذه الدورة أن يحققوا تقدمًا ملحوظًا في مهاراتهم وتحسين فهمهم للتقنيات المعقدة المستخدمة في هذا المجال.
بالنظر إلى قيمة المحتوى والغرض من الدورة، أوصي بشدة بالتسجيل في “التفاضل والتكامل لتعلم الآلة وعلوم البيانات” على Coursera.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus