أسس الاحتمالات والإحصاء لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي

يَكمُن وراء كل نموذج قوي للذكاء الاصطناعي وقرار قائم على البيانات أساس جوهري من الاحتمالات والإحصاء. إن فهم هذه المبادئ الرياضية هو المفتاح لكشف كيفية تعلم الخوارزميات من البيانات وتقديم التنبؤات. تُرشدك هذه الدورة النصية من مفاهيم المبتدئين المطلقة إلى الأطر الإحصائية الأساسية المستخدمة في علوم البيانات الحديثة. ستنتقل من حساب الاحتمالات الأساسية إلى فهم النماذج الاحتمالية التي تدعم تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي. ما ستتعلمه: - فهم قواعد الاحتمالات الأساسية، والاحتمالات الشرطية، ونظرية بايز - تحليل المتغيرات العشوائية المتقطعة والمستمرة وتوزيعاتها الاحتمالية - تطبيق تقنيات الاستدلال الإحصائي، بما في ذلك اختبار الفرضيات وفترات الثقة - استكشاف سلاسل ماركوف والعمليات العشوائية المستخدمة في النمذجة التنبؤية - استيعاب الأسس الاحتمالية وراء خوارزميات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي الحديثة - التدرب على تفسير أنماط البيانات والملخصات الإحصائية من خلال التمارين الكتابية تبدأ الدورة بالتعريفات التأسيسية للاحتمالات ونظرية المجموعات قبل الانتقال إلى الإحصاء الوصفي، والتوزيعات الاحتمالية، والأساليب الاستدلالية. ستختتم باستكشاف كيفية تطبيق هذه المفاهيم مباشرة على نماذج تعلم الآلة الحديثة والخوارزميات التنبؤية. تم تصميم هذه الدورة خصيصًا للمبتدئين، ولا تتطلب أي خلفية مسبقة في الرياضيات المتقدمة أو البرمجة. ابدأ في بناء أدواتك الرياضية وإتقان المفاهيم الأساسية لعلوم البيانات اليوم.