عن الدورة
تُقدم هذه الدورة مقدمة متكاملة للمبادئ الرياضية الأساسية التي تشكل قاعدة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، مصممة لمتعلمين من خلفيات أكاديمية متنوعة. تربط الدورة بين المفاهيم الرياضية الحيوية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي، مما يمكن الطلاب من فهم وتطبيق تقنيات رياضية ضرورية لتطوير الذكاء الاصطناعي. مع نهاية الدورة، سيتمكن المشاركون من استخدام الدوال والمصفوفات والمتجهات لتحليل وتوصيف العلاقات بين البيانات. كما يتعلمون استخدام الإحصاء الوصفي وتقنيات التصور لاستكشاف وتلخيص المجموعات البيانية، حل أنظمة المعادلات الخطية، ونمذجة العلاقات المعقدة باستخدام الانحدار الخطي لمتغير واحد ومتغيرات متعددة. تغطي الدورة كذلك المبادئ الأساسية للاحتمالات بما في ذلك نظرية بايز. الدورة تستعرض مفاهيم متقدمة في حساب التفاضل والتكامل لتحليل معدلات التغير والتوزيعات، والتي تعتبر ضرورية للتحسين والنمذجة في الذكاء الاصطناعي. كما يتضمن المنهج مفاهيم من الجبر الخطي مثل المتجهات الذاتية والمحددات والتحويلات الخطية لتقليل الأبعاد وتصنيف الخوارزميات. تستخدم الدورة أدوات عملية مثل بايثون وإكسل، وتطبيقات واقعية في الذكاء الاصطناعي مثل تحليل الرواتب باستخدام الانحدار الخطي وتقنيات التحسين في خوارزميات التجميع. تؤهل الدورة الطلاب للانتقال إلى دراسات متقدمة في مجالات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية، سواء كانوا مهندسين أو علماء بيانات أو مهتمين بمجال الذكاء الاصطناعي.
ماذا ستتعلم
- تطبيق الدوال والمصفوفات والمتجهات لتحليل العلاقات بين البيانات
- استخدام الإحصاء الوصفي وتقنيات التصور لاستكشاف وتلخيص المجموعات البيانات
- حل أنظمة المعادلات الخطية ونمذجة العلاقات باستخدام الانحدار الخطي
- فهم وتنفيذ مبادئ الاحتمالات الأساسية بما فيها نظرية بايز
- تطبيق حساب التفاضل والتكامل لتحليل معدلات التغير والتوزيعات
- استخدام مفاهيم الجبر الخطي لتقليل الأبعاد وتصنيف الخوارزميات
المتطلبات المسبقة
- الجبر الجامعي
المدرسون
Joseph W. Cutrone, PhD
Associate Teaching Professor and Director of Online Programs