پی سی دانلود - linear-algebra

روش‌های عددی از حیاتی‌ترین و پرکاربردترین ابزارها در حوزه‌های مهندسی، علوم پایه، ریاضیات و تحلیل داده‌ها به شمار می‌روند. تمام افرادی که با حل معادلات غیرخطی، تحلیل سیستم‌های پیچیده مهندسی، شبیه‌سازی و مدل‌سازی پدیده‌های فیزیکی یا توسعه الگوریتم‌های محاسباتی سروکار دارند، نیازمند تسلط بر تکنیک‌های محاسبات عددی هستند. این ابزارها امکان حل مسائلی را فراهم می‌کنند که با روش‌های تحلیلی سنتی به راحتی قابل حل نیستند یا زمان بسیار زیادی نیاز دارند. در این دوره آموزشی جامع، شرکت‌کنندگان روش‌های عددی را با استفاده از محیط نرم‌افزاری متلب و از طریق توضیحات شفاف و کاربردی فرا خواهند گرفت. آموزش‌ها شامل کدنویسی برنامه‌ها به صورت عملی، بررسی مثال‌های حل‌شده و پیاده‌سازی پروژه‌ها در حوزه‌های واقعی مهندسی است. روند تدریس در این دوره به صورت مرحله‌به‌مرحله طراحی شده تا افرادی که تازه قدم به این مسیر گذاشته‌اند بتوانند پایه‌ای قوی و متکی بر مفاهیم بنیادی برای خود بسازند. از سوی دیگر، فراگیران سطوح پیشرفته نیز می‌توانند با مهارت‌های پیاده‌سازی و برنامه‌نویسی الگوریتم‌ها، توانایی خود را در حل مسائل محاسباتی پیچیده به شکل چشمگیری ارتقا دهند.
هدف اصلی دوره این است که دانش‌پژوهان پس از اتمام آن، علاوه‌بر درک عمیق نظریه الگوریتم‌های عددی، بتوانند کدهای متناسب با مسائل محاسباتی خود را در متلب بنویسند، نتایج حاصل را تحلیل کنند و توانمندی‌های محاسباتی خود را در پروژه‌های دانشگاهی و صنعتی به کار گیرند.
در دوره آموزشی Complete Numerical Method using MATLAB Course با محاسبات عددی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های کاربردی آن در متلب آشنا خواهید شد.

دوره "ریاضیات محاسباتی با متلب: از مبانی تا کاربردهای دنیای واقعی" برای کسانی که به دنبال تسلط بر متلب و به‌کارگیری آن در مسائل ریاضی واقعی هستند، طراحی شده است. این دوره، فراگیران را برای ساختن یک پایه قوی در هر دو زمینه برنامه‌نویسی متلب و تکنیک‌های محاسبات عددی آماده می‌کند. صرف نظر از اینکه شما یک دانشجو، پژوهشگر، یا متخصص صنعتی هستید، این دوره شما را به مهارت‌های عملی برای حل معادلات، تحلیل داده‌ها، بصری‌سازی نتایج و خودکارسازی وظایف ریاضی با استفاده از متلب مجهز خواهد کرد. فراگیران با اصول اولیه متلب آغاز می‌کنند – شامل درک رابط کاربری آن، نوشتن اسکریپت‌های ساده و انجام محاسبات با بردارها و ماتریس‌ها. با پیشرفت در دوره، به مباحث پیشرفته‌تری مانند حل سیستم‌های معادلات، مشتق‌گیری و انتگرال‌گیری عددی، ترسیم توابع پیچیده و یافتن ریشه‌ها و اکسترمم‌های معادلات می‌پردازند. در پایان این دوره، فراگیران در استفاده از متلب برای حل مسائل محاسباتی پیچیده، ایجاد بصری‌سازی‌های تعاملی و خودکارسازی گردش کار در حوزه‌های مهندسی و علمی، اطمینان و اعتماد به نفس خواهند داشت.
در دوره آموزشی MATLAB for Engineers: Computational Math Fundamentals با برنامه‌نویسی متلب و کاربردهای آن در حل مسائل ریاضی و علمی آشنا خواهید شد.

به عنوان یکی از شاخه‌های وسیع و پرکاربرد هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (Machine learning) به تنظیم و اکتشاف شیوه‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که بر اساس آنها رایانه‌ها و سامانه‌ها توانایی تعلٌم و یادگیری پیدا می‌کنند. هدف یادگیری ماشین این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد. طیف پژوهش‌هایی که در یادگیری ماشینی می‌شود گسترده‌است. در سوی نظری آن پژوهشگران بر آن‌اند که روش‌های یادگیری تازه‌ای به وجود بیاورند و امکان‌پذیری و کیفیت یادگیری را برای روش‌های‌شان مطالعه کنند و در سوی دیگر عده‌ای از پژوهش‌گران سعی می‌کنند روش‌های یادگیری ماشینی را بر مسایل تازه‌ای اعمال کنند. البته این طیف گسسته نیست و پژوهش‌های انجام‌شده دارای مولفه‌هایی از هر دو رویکرد هستند.
در دوره آموزشی Mathematics for Data Science and Machine Learning using R با آموزش ریاضیات برای علوم داده و یادگیری ماشین با زبان آر اشنا خواهید شد.