سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی ریاضیات در یادگیری ماشین و علم داده

کتاب مبانی ریاضیات در یادگیری ماشین و علم داده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی ریاضیات در یادگیری ماشین و علم داده

موضوع کلی: علوم پایه کاربردی

موضوع میانی: ریاضیات برای فناوری‌های نوین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر جبر خطی و کاربردهای آن
  • 2. بردارها و فضاهای برداری
  • 3. ماتریس‌ها و عملیات ماتریسی
  • 4. دترمینان و معکوس ماتریس
  • 5. حل دستگاه معادلات خطی
  • 6. مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 7. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 8. مقدمه‌ای بر حساب دیفرانسیل و انتگرال
  • 9. مشتقات توابع چند متغیره
  • 10. قاعده زنجیره‌ای
  • 11. گرادیان، دیورژانس و کرل
  • 12. بهینه‌سازی با استفاده از مشتقات
  • 13. قضیه گرادیان
  • 14. انتگرال‌های چندگانه
  • 15. انتگرال‌های خطی و سطحی
  • 16. حسابان در فضاهای اقلیدسی
  • 17. مقدمه‌ای بر احتمال و آمار
  • 18. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
  • 19. توزیع‌های گسسته رایج
  • 20. توزیع‌های پیوسته رایج
  • 21. امید ریاضی و واریانس
  • 22. قضیه حد مرکزی
  • 23. روش‌های مونت کارلو
  • 24. آمار توصیفی
  • 25. برآوردگرها و فواصل اطمینان
  • 26. آزمون فرض آماری
  • 27. رگرسیون خطی ساده
  • 28. رگرسیون خطی چندگانه
  • 29. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
  • 30. انواع توابع هدف و محدودیت‌ها
  • 31. بهینه‌سازی بدون محدودیت
  • 32. روش تکرار گرادیان
  • 33. روش نیوتن
  • 34. بهینه‌سازی با محدودیت
  • 35. روش ضرایب لاگرانژ
  • 36. روش‌های نقطه درونی
  • 37. الگوریتم‌های ژنتیک
  • 38. بهینه‌سازی ازدحام ذرات
  • 39. مقدمه‌ای بر نظریه اطلاعات
  • 40. آنتروپی و اطلاعات متقابل
  • 41. آنتروپی کراس
  • 42. قانون گیبس-بولتزمن
  • 43. کاربرد نظریه اطلاعات در یادگیری ماشین
  • 44. کدگذاری و رمزنگاری (مبانی)
  • 45. مقدمه‌ای بر جبر مجرد (در حد نیاز)
  • 46. ساختارهای جبری پایه
  • 47. گروه‌ها، حلقه‌ها و میدان‌ها
  • 48. کاربرد جبر مجرد در رمزنگاری
  • 49. مقدمه‌ای بر هندسه دیفرانسیل
  • 50. خم‌ها و سطوح
  • 51. منحنی‌های خاص
  • 52. فضاهای مماسی
  • 53. کاربرد هندسه دیفرانسیل در رباتیک
  • 54. مقدمه‌ای بر آنالیز تابعی
  • 55. فضاهای تابع
  • 56. فضاهای هیلبرت
  • 57. عملگرهای خطی
  • 58. کاربرد آنالیز تابعی در یادگیری ماشین
  • 59. مقدمه‌ای بر نظریه گراف
  • 60. انواع گراف‌ها و خواص آن‌ها
  • 61. مسیرها و دورها در گراف
  • 62. درخت‌ها و جنگل‌ها
  • 63. کاربرد نظریه گراف در شبکه‌های اجتماعی
  • 64. الگوریتم‌های جستجو در گراف
  • 65. مقدمه‌ای بر سیگنال‌ها و سیستم‌ها
  • 66. تبدیل فوریه و کاربردهای آن
  • 67. تبدیل لاپلاس
  • 68. سیستم‌های خطی و تغییرناپذیر با زمان
  • 69. فیلترهای دیجیتال (مبانی)
  • 70. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی محدب
  • 71. توابع محدب و مجموعه‌های محدب
  • 72. مسائل بهینه‌سازی محدب
  • 73. الگوریتم‌های حل مسائل محدب
  • 74. کاربرد بهینه‌سازی محدب در یادگیری ماشین
  • 75. مقدمه‌ای بر حسابان عددی
  • 76. انتگرال‌گیری عددی
  • 77. حل عددی معادلات دیفرانسیل
  • 78. تقریب توابع
  • 79. روش‌های درون‌یابی و برون‌یابی
  • 80. مقدمه‌ای بر آمار بیزی
  • 81. قضیه بیز
  • 82. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 83. مدل‌های بیزی خطی
  • 84. کاربرد آمار بیزی در یادگیری ماشین
  • 85. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی تصادفی
  • 86. روش‌های گرادیان تصادفی
  • 87. بهینه‌سازی استوکاستیک با دسته‌های کوچک
  • 88. کاربرد بهینه‌سازی تصادفی در شبکه‌های عصبی
  • 89. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی چندهدفه
  • 90. مجموعه پارتو
  • 91. روش‌های حل مسائل چندهدفه
  • 92. کاربرد بهینه‌سازی چندهدفه در علم داده
  • 93. ریاضیات برای پردازش تصویر (مبانی)
  • 94. تبدیلات هندسی در تصویر
  • 95. فیلترهای تصویر
  • 96. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) در تصویر
  • 97. مقدمه‌ای بر ریاضیات کوانتومی (مباحث پایه)
  • 98. اعداد مختلط و اعداد کواترنیون
  • 99. فضاهای هیلبرت و عملگرها در مکانیک کوانتومی
  • 100. کاربرد ریاضیات در الگوریتم‌های کوانتومی (مقدماتی)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.