دوره "ریاضیات برای هوش مصنوعی" پایه‌های مفاهیم ریاضیاتی ضروری برای درک و به‌کارگیری تکنیک‌های هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد. ریاضیات نقش حیاتی در هوش مصنوعی دارد زیرا ستون نظری الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) را تشکیل می‌دهد. حوزه‌های کلیدی مانند جبر خطی، احتمالات، آمار، بهینه‌سازی و نظریه گراف برای طراحی، تحلیل و بهبود مدل‌های هوش مصنوعی ضروری هستند. بدون درک عمیق این مفاهیم، کار با فریم‌ورک‌های هوش مصنوعی مانند TensorFlow یا PyTorch دشوار خواهد بود، زیرا این ابزارها به‌شدت به این اصول وابسته هستند.
چرا به یادگیری ریاضیات برای مهندسین هوش مصنوعی نیاز داریم؟
این دوره به‌عنوان پیش‌نیازی اساسی برای دوره‌های پیشرفته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در مسیر مهندسی هوش مصنوعی طراحی شده است. این دوره تضمین می‌کند که یادگیرندگان درک عمیقی از ساختارهای ریاضیاتی، روش‌های بهینه‌سازی و استدلال احتمالاتی پیدا کنند. پروژه‌های عملی گنجانده‌شده در این دوره، ارتباط بین تئوری و عمل را تقویت می‌کند و به دانشجویان کمک می‌کند تا داده‌ها را تحلیل، مدل‌ها را بهینه‌سازی و روش‌های مبتنی بر گراف را به کار گیرند. با تسلط بر این ابزارهای ریاضیاتی، شرکت‌کنندگان آماده طراحی، تنظیم و ارزیابی راه‌حل‌های هوش مصنوعی به طور مؤثر خواهند بود و به شایستگی کلی آن‌ها به‌عنوان مهندسین هوش مصنوعی کمک خواهد کرد.
محتوای دوره:
جبر خطی
- عملیات ماتریسی، بردارهای ویژه، تجزیه ماتریس و فضاهای برداری.
- پروژه عملی: پیاده‌سازی عملیات ماتریسی و دستکاری بردارها با استفاده از کتابخانه NumPy در پایتون.
احتمالات و آمار
- توزیع‌های احتمالی، قضیه بیز، استنتاج آماری و آزمون فرضیات.
- پروژه عملی: استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند SciPy و StatsModels برای محاسبه مقادیر آماری و نمایش توزیع‌ها به‌صورت گرافیکی.
بهینه‌سازی
- گرادیان نزولی، بهینه‌سازی محدب و الگوریتم‌های پیشرفته بهینه‌سازی.
- پروژه عملی: پیاده‌سازی گرادیان نزولی برای بهینه‌سازی مدل‌های ساده یادگیری ماشین.
نظریه گراف
- نمایش گراف‌ها، الگوریتم‌های پیمایش گراف، کوتاه‌ترین مسیر و درخت‌های پوشا.
- پروژه عملی: ساخت ساختارهای داده‌ای مبتنی بر گراف و اعمال الگوریتم‌هایی مانند کوتاه‌ترین مسیر دایکسترا.
