Mathematics for Machine Learning and Data Science Specialization 2025-10 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of span. 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 span and data-phrase-index, 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
Mathematics for Machine Learning and Data Science Specialization، دوره تخصصی ریاضیات برای یادگیری ماشین و علوم داده توسط آکادمی Coursera منتشر شده است. ریاضیات برای یادگیری ماشین و علوم داده یک برنامه آنلاین بنیادی است که توسط DeepLearning.AI ایجاد شده و توسط لوئیس سرانو تدریس می شود. این برنامه مبتدی جایی است که شما به ریاضیات پایه یادگیری ماشین مسلط خواهید شد. بسیاری از مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده با ریاضیات دست و پنجه نرم می کنند. سوالات مصاحبهچالشی اغلب افراد را از پیشرفت در شغل خود باز می دارد و حتی افراد باتجربه نیز گاها احساس می کنند که با کمبود مهارت های ریاضی مواجه هستند.
این دوره تخصصی از آموزش نوآورانه در ریاضیات برای کمک به یادگیری سریع و شهودی استفاده می کند، با دروسی که از پلاگین ها و تصویرسازی های آسان استفاده می کند تا شما ببینید که ریاضیات مورد استفاده در یادگیری ماشین چگونه عمل میکند. پس از اتمام، با ریاضیات تمام الگوریتم های رایج و تکنیک های تحلیل داده به علاوه دانش فنی برای ترکیب آن ها در حرفه یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.
در پایان این دوره با موارد زیر آشنا میشوید :
- داده ها را به صورت بردارها و ماتریس ها نشان دهید و ویژگی های آن ها را با استفاده از مفاهیم تکینگی، رتبه بندی و استقلال خطی شناسایی کنید.
- استفاده از عملیات های جبر برداری و ماتریسی رایج مانند ضرب نقطهای، معکوس، و دترمینان ها
- بیان انواع خاصی از عملیات ماتریس به عنوان تبدیلات خطی
- استفاده از مفاهیم مقادیر ویژه و بردارهای ویژه برای مسائل یادگیری ماشین
- بهینه سازی انواع مختلف توابع که معمولا در یادگیری ماشین استفاده می شوند
- انجام کاهش گرادیان در شبکه های عصبی با توابع activation و cost متفاوت
- توصیف و کمی سازی عدم قطعیت ذاتی در پیش بینی های انجام شده توسط مدل های یادگیری ماشین
- آشنایی با خواص توزیع های احتمال رایج در یادگیری ماشین و علوم داده
- و….
What You Will Learn
- درک عمیق ریاضیات الگوریتم های یادگیری ماشین
- تکنیک های آماری که به شما این توانایی را می دهند تا اطلاعات بیشتری از تحلیل داده های خود به دست آورید.
- مهارت های پایه ای که کارفرمایان می خواهند، و همچنین به شما کمک می کنند سوالات مصاحبه یادگیری ماشین را حل کنید و شغل رویایی خود را به دست آورید.
- داده ها را به صورت بردارها و ماتریس ها نشان دهید و ویژگی های آن ها را با استفاده از مفاهیم تکینگی، رتبه بندی و استقلال خطی شناسایی کنید.
Course Features & Specifications
- ناشر : Coursera
- مدرس : Luis Serrano
- زبان: انگلیسی
- سطح آموزش : تمام سطوح
- تعداد دروس : 3
- مدت زمان آموزش : 12 هفته با احتساب 5 ساعت کار در هفته
Prerequisites
- A high-school level of mathematics and a beginner’s understanding of machine learning concepts will help you get the most out of this class.
Preview
Installation Guide
پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.
زیرنویس: انگلیسی
کیفیت: 720p
کوییز ها و آزمایشگاه و غیره : لینک 1، لینک 2
این مجموعه آموزشی از 3 دوره جداگانه تشکیل شده است.
نسخه 2023/11 نسبت به 2023/2: دوره Probability & Statistics for Machine Learning & Data Science اضافه شده است.
نسخه 2024/4 نسبت به 2023/2 به تعداد 6 درس و مدت زمان 1 ساعت 46 دقیقه افزایش داشته است. همچنین 34 فایل متنی اضافه شده است.
نسخه 2025/10 نسبت به 2024/4 به تعداد 2 درس افزایش داشته است.
Download Links
Course 1 – Linear Algebra for Machine Learning and Data Science
Course 2 – Calculus for Machine Learning and Data Science
Course 3 – Probability & Statistics for Machine Learning & Data Science
گذرواژه فایل(ها): www..ir
