🔍 دوره‌ای برای از بین بردن سردرگمی!

یادگیری ماشینی بر پایه ریاضیات استوار است، اما بسیاری از تازه‌کاران در درک کاربرد واقعی و اهمیت این مفاهیم مشکل دارند. این دوره دقیقاً برای پاسخ به همین نیاز طراحی شده است! قرار است ریاضیات را به زبانی شهودی، واضح و کاربردی بیاموزید، بدون آنکه در تئوری‌های سنگین غرق شوید.

🎯 در این دوره چه چیزی یاد می‌گیرید؟

• ✅ درک مفاهیم کلیدی ریاضی پشت یادگیری ماشین
• ✅ نمایش و تفسیر داده‌ها با استفاده از بردارها، ماتریس‌ها و جبر خطی
• ✅ فهم نحوه کارکرد توابع، توابع غیرخطی و تابع زیان (Loss Functions)
• ✅ ایجاد شهود برای احتمال و آمار در یادگیری ماشین
• ✅ اتصال فرمول‌های ریاضی به پیاده‌سازی عملی در پایتون
• ✅ درک کامل خط لوله یادگیری ماشین، از داده خام تا پیش‌بینی نهایی

📝 الزامات دوره

🟢 هیچ پیش‌نیاز خاصی لازم نیست! فقط اشتیاق شما برای یادگیری کافی است.

✨ چرا این دوره متفاوت است؟

هر مفهوم ابتدا با مثال‌های ملموس دنیای واقعی و توضیحات ساده معرفی می‌شود و سپس تعاریف رسمی ارائه می‌گردد. 🎲 مفاهیم احتمال و آمار به‌شکل قابل‌لمسی برای درک عدم قطعیت و پیش‌بینی‌های مدل آموزش داده می‌شوند.

در طول دوره، با استفاده از نوت‌بوک‌های گوگل کولب (Google Colab)، هر بخش اصلی را مستقیماً در کد پایتون پیاده‌سازی و مشاهده خواهید کرد. نگران نباشید، نیاز به تجربه برنامه‌نویسی پیشرفته نیست!

👥 این دوره مناسب چه کسانی است؟

• 🔹 علاقه‌مندان به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی که می‌خواهند پایه ریاضی آن را قوی کنند.
• 🔹 کسانی که از تئوری‌های خشک ریاضی خسته شده‌اند و به دنبال یک درک شهودی و کاربردی هستند.
• 🔹 افرادی که قصد دارند مسیر یادگیری خود در علم داده یا هوش مصنوعی را با اعتماد به نفس بیشتری ادامه دهند.