انتقل إلى المحتوى الرئيسي

الرياضيات للذكاء الاصطناعي

الرياضيات اللازمة فعلاً لفهم نماذج التعلّم، مشروحة بلا شكلانية زائدة.

مدّة الدورة: 6 ساعات​

ما ستتعلّمه​

  • قراءة عملية مصفوفية وفهم ما تفعله بالبيانات
  • تفسير المشتقّة بوصفها اتجاه تقدّمٍ للنموذج
  • تتبّع آلية النزول التدرّجي خطوة خطوة
  • التعامل مع الاحتمال الشرطي ومبرهنة بايز
  • إدراك دور التحيّز والتباين في خطأ النموذج

المتطلّبات المسبقة​

  • رياضيات المستوى الثانوي
  • لا برهان شكليّ مطلوب

وحدات الدورة​

  1. المتّجهات والمصفوفات: لغة البيانات
  2. الجداء المصفوفي والمنقول والمعكوس
  3. المعايير والمسافات وتشابه جيب التمام
  4. القيم الذاتية وتقليص الأبعاد
  5. المشتقّات والتدرّج: المنحدر الذي يوجّه التعلّم
  6. النزول التدرّجي ومعدّل التعلّم
  7. الاحتمالات والاستقلال والاحتمال الشرطي
  8. مبرهنة بايز والاستدلال الاحتمالي
  9. التوقّع والتباين والتوزيعات الشائعة
  10. مفاضلة التحيّز-التباين، مبرهَنة على مثال

التقييم والشهادة​

يُختَم المسار باختبار من 40 سؤالاً يغطّي كلّ الوحدات. وعند النجاح، تُمنَح شهادة إتمام برقم قابل للتحقّق على المنصّة.

أمّا الدورات المجّانية فتُختَم باختبار قصير من 5 أسئلة مع معاينة للشهادة، بلا اعتماد.