Mathematics For Machine Learning 2025-3 2026

Mathematics For Machine Learning 2025-3 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of mathematics. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.

Throughout the lessons you will build genuine confidence with mathematics and machine, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.

Course Description

دوره Mathematics For Machine Learning. این دوره مبانی ریاضی ضروری برای درک عمیق الگوریتم‌های یادگیری ماشین را از طریق ارائه‌ای جامع فراهم می‌کند. این دوره شامل چهار بخش اصلی جبر خطی، حسابان چندمتغیره، احتمال و آمار، و روش‌های بهینه‌سازی است. در جبر خطی، مفاهیم پایه‌ای مانند بردارها، ماتریس‌ها، مقادیر ویژه و تجزیه مقدار منفرد که برای نمایش و تبدیل داده‌ها حیاتی هستند، آموزش داده می‌شود. حسابان چندمتغیره بر مفاهیم گرادیان، ژاکوبین و هسیان متمرکز است که پایه تکنیک‌های بهینه‌سازی مورد استفاده در آموزش مدل‌ها محسوب می‌شوند. بخش احتمال و آمار نیز متغیرهای تصادفی، توزیع‌های احتمال، امید ریاضی، واریانس و روش‌های استنتاج آماری را پوشش می‌دهد. همچنین، روش‌های بهینه‌سازی مانند کاهش گرادیان به منظور درک چگونگی یادگیری مدل‌ها از داده‌ها بررسی خواهند شد. شرکت‌کنندگان از طریق کار روی اثبات‌های ریاضی و استخراج فرمول‌ها، مهارت‌های حل مسئله خود را تقویت می‌کنند. این دوره با ارائه تجربه عملی در استفاده از کتابخانه‌های NumPy و SciPy در پایتون، به شرکت‌کنندگان امکان می‌دهد تا مفاهیم تئوری را به صورت برنامه‌نویسی پیاده‌سازی کنند. هدف اصلی، ایجاد درک محکمی از مبانی ریاضی به جای تنها اعمال عملی مدل‌ها است. در پایان، فراگیران به ابزارهای ریاضی و محاسباتی لازم برای استخراج و پیاده‌سازی تکنیک‌های یادگیری ماشین از پایه مجهز می‌شوند و برای مطالعات پیشرفته در حوزه‌های هوش مصنوعی، علم داده و مدل‌سازی ریاضی آماده خواهند شد.

What You Will Learn

درک ریاضیات مدل‌ها:
آشنایی با ریاضیاتی که محرک مدل‌های یادگیری ماشین است.
تأسیس در مبانی:
کسب یک مبانی محکم در ریاضیات برای پیشروی به سمت مدل‌های پیشرفته‌تر یادگیری ماشین.
مروری برای متخصصان:
یک مرور و بازآموزی در ریاضیات برای دانشمندان داده (Data Scientists).
درک عمیق مدل‌ها:
درک اینکه زیر لایه‌های درونی (Underneath the Hood) این مدل‌ها واقعاً چه می‌گذرد.

Who This Course Is For

هر کسی که می‌خواهد ریاضیات پشت مدل‌های یادگیری ماشین را درک کند.
دانشجویانی که از علم داده (Data Science) به عنوان یک حرفه مطمئن نیستند و می‌خواهند یک تلاش جدی بدون پرداخت شهریه در سطح کالج داشته باشند.
دانشمندان داده (Data Scientists) که به یک بازآموزی در ریاضیات نیاز دارند.
مدیران محصول (Product Managers) که می‌خواهند بدانند دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین چگونه فکر می‌کنند.
مهندسان یادگیری ماشین (Machine Learning Engineers) که می‌دانند چگونه مدل‌ها را استقرار دهند، اما می‌خواهند بدانند در زیر لایه‌های درونی این مدل‌ها واقعاً چه می‌گذرد.