|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/fundamentals-of-mathematics-for-machine-learning-arabic/
课程评论：没有评论
课程名称：机器学习基础数学 课程概述： 此课程将为您提供对多个数学分支的深入和全面的理解，包括线性代数、微积分、概率、统计和信息论。您将学习基础概念，比如线性代数中的向量和矩阵；微积分中的极限、导数、积分和链式法则；概率中的随机变量、概率分布、正态分布和贝叶斯定理；以及信息论中的熵、互信息和Kullback-Leibler散度。此外，本课程不仅介绍关键公式，还提供公式的推导、证明和直观解释，确保您真正理解它们背后的逻辑。 您无需成为数学专家即可参加本课程。因此，无论您是希望深入了解数据科学、机器学习或深度学习，还是仅仅希望建立扎实的数学基础以自信应对更高级的主题，本课程都为您量身定制。希望您享受学习的过程！
This course will give you a deep and comprehensive understanding of various branches of mathematics, including linear algebra, calculus, probability, statistics, and information theory. You will explore fundamental concepts such as vectors, matrices in linear algebra; limits, derivatives, integrals, and the chain rule in calculus; random variables, probability distributions, the normal distribution, and Bayes' theorem in probability; and entropy, mutual information, and the Kullback-Leibler divergence in information theory.Additionally, this course will not only introduce you to the key formulas but will also provide their derivations, proofs, and intuitive explanations, ensuring you truly understand the reasoning behind them. You don't need to be an expert in mathematics to take this course. So, whether you want to dive into data science, machine learning, or deep learning, or if you simply seek to build a solid foundation in mathematics to confidently tackle more advanced topics, this course is perfectly designed for you. Hope you enjoy learning!ستمنحك هذه الدورة فهمًا عميقًا وشاملاً لمختلف فروع الرياضيات، بما في ذلك الجبر الخطي، والتفاضل والتكامل، والاحتمالات، والإحصاء، ونظرية المعلومات. ستتعلم أساسيات مثل المتجهات (Vectors)، والمصفوفات (Matrices) في الجبر الخطي؛ النهايات (Limits)، والمشتقات (Derivatives)، والتكاملات (Integrals)، وقاعدة السلسلة (Chain Rule) في التفاضل والتكامل؛ المتغيرات العشوائية (Random Variables)، والتوزيعات الاحتمالية (Probability Distributions)، والتوزيع الطبيعي (Normal Distribution)، ونظرية بايز (Bayes' Theorem) في الاحتمالات؛ والإنتروبيا (Entropy)، والمعلومات المتبادلة (Mutual Information)، وتباعد كولباك-ليبلر (Kullback-Leibler Divergence) في نظرية المعلومات.علاوة على ذلك، لن تقتصر هذه الدورة على تعريفك بالمعادلات والقوانين فقط، بل ستوفر لك اشتقاقاتها وإثباتاتها وتفسيرها المنطقي، مما يجعلك تفهم بعمق الأسس الرياضية وراء كل مفهوم. لا تحتاج إلى أن تكون خبيرًا في الرياضيات للانضمام إلى هذه الدورة. لذلك، سواء كنت ترغب في التعمق في علوم البيانات أو تعلم الآلة أو التعلم العميق، أو إذا كنت تسعى إلى بناء أساس قوي في الرياضيات لتكون أكثر ثقة عند التعامل مع الموضوعات المتقدمة، فهذه الدورة مصممة خصيصًا لك. أتمنى لك تعلمًا ممتعًا!
