الجبر الخطي لتعلم الآلة
Linear Algebra for Machine Learning
أتقن الجبر الخطي للتعلم الآلي: المتجهات، المصفوفات، التحويلات، القيم الذاتية، SVD والتطبيقات في التعلم العميق.
📋المتطلبات الأساسية
أساسيات الرياضيات، برمجة Python، مفاهيم الحساب
🎯المسارات الوظيفية المتاحة
ما ستتعلمه في هذا المسار
مراحل المسار التعليمي
المرحلة الأساسية - المتجهات والمصفوفات
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
أساسيات الجبر الخطي
المتجهات والفضاءات المتجهية
مفاهيم المتجهات
📚المواضيع الرئيسية:
- •Vectors
- •Vector operations
- •Dot product
- •Cross product
- •Vector spaces
- •Linear independence
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓عمليات NumPy
- ✓الضرب القياسي
- ✓الفضاءات المتجهية
المصفوفات والعمليات
العمليات على المصفوفات
📚المواضيع الرئيسية:
- •Matrix operations
- •Matrix multiplication
- •Transpose
- •Inverse
- •Determinant
- •Special matrices
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓حسابات المصفوفات
- ✓الانعكاسات
- ✓التطبيقات
الأنظمة الخطية
حل الأنظمة
📚المواضيع الرئيسية:
- •Linear systems
- •Gaussian elimination
- •Row echelon form
- •Matrix rank
- •Null space
- •Column space
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓حل الأنظمة
- ✓الحذف الغاوسي
- ✓الفضاءات المتجهية
المرحلة المتوسطة - التحويلات والتحليلات
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
التحويلات الخطية
التحويلات الخطية
التحويلات والتخطيطات
📚المواضيع الرئيسية:
- •Linear transformations
- •Matrix representations
- •Change of basis
- •Projections
- •Rotations
- •Scaling
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓تحويلات 2D/3D
- ✓الإسقاطات
- ✓تطبيقات مرئية
القيم والمتجهات الذاتية
Eigenvalues وeigenvectors
📚المواضيع الرئيسية:
- •Eigenvalues
- •Eigenvectors
- •Characteristic equation
- •Diagonalization
- •Spectral theorem
- •Applications
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓حساب القيم الذاتية
- ✓التقطير
- ✓PCA أساسي
تحليل SVD
Singular Value Decomposition
📚المواضيع الرئيسية:
- •SVD theorem
- •Singular values
- •Low-rank approximation
- •Matrix pseudoinverse
- •Condition number
- •Applications
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓SVD مع NumPy
- ✓ضغط الصور
- ✓التوصية
المرحلة المتقدمة - تطبيقات ML
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
تطبيقات التعلم الآلي
التحسين والتدرجات
التحسين الرقمي
📚المواضيع الرئيسية:
- •Gradient vectors
- •Jacobian matrix
- •Hessian matrix
- •Gradient descent
- •Convex optimization
- •Constraints
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓Gradient descent
- ✓التحسين المحدب
- ✓تطبيقات ML
PCA وتقليل الأبعاد
تحليل المكونات الرئيسية
📚المواضيع الرئيسية:
- •PCA algorithm
- •Covariance matrix
- •Explained variance
- •Dimensionality reduction
- •t-SNE basics
- •Feature extraction
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓PCA مع scikit-learn
- ✓التصور
- ✓تقليل الأبعاد
الجبر للتعلم العميق
تطبيقات التعلم العميق
📚المواضيع الرئيسية:
- •Tensor operations
- •Backpropagation math
- •Weight matrices
- •Activation functions
- •Batch normalization
- •Attention mechanisms
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓رياضيات الشبكات العصبية
- ✓Backprop مفصل
- ✓Transformers
هل أنت مستعد لبدء رحلتك التعليمية؟
انضم إلى آلاف المتعلمين الذين بدأوا رحلتهم معنا واحصل على دعم مباشر من خبراء المجال
نصائح للنجاح في هذا المسار
الممارسة المستمرة
اعمل على مشاريع عملية بانتظام لتطبيق ما تعلمته
انضم لمجتمع
تواصل مع متعلمين آخرين وشارك تجربتك وتعلم منهم
دوّن ملاحظاتك
احتفظ بسجل لما تعلمته وارجع إليه عند الحاجة
حدد أهدافاً واضحة
قسّم المسار إلى أهداف صغيرة واحتفل بإنجازاتك