Calculus and Trigonometry for Machine learning in Arabic

الدورة دي مصممة علشان تشرحلك المفاهيم الأساسية في التفاضل والتكامل (Calculus) وحساب المثلثات (Trigonometry) بطريقة مبسطة وعملية.

هنبدأ بمقدمة عن ليه لازم نفهم التفاضل والتكامل؟ وإزاي المفاهيم دي بتساعدنا نفهم التغيرات في البيانات، وتحليل النماذج، وبناء خوارزميات فعالة.

أولاً: التكامل (Integration)

• هنبدأ من فكرة بسيطة: إزاي نحسب المساحة تحت المنحنى؟

• هنقارن بين حساب مساحة أشكال معروفة زي المستطيل والدائرة، وبين أشكال غير منتظمة.

• هنشرح إزاي التكامل بيساعدنا نحسب المساحة بدقة حتى لو الشكل معقد.

• بعد كده، هنربط التكامل بمفهوم دالة الكثافة الاحتمالية (PDF) ودالة التوزيع التراكمي (CDF)، وهنشوف إزاي التكامل هو اللي بيحوّل الـ PDF إلى CDF.

ثانياً: التفاضل (Derivative)

• هنشرح ببساطة يعني إيه معدل التغير، وإزاي التفاضل بيوصف ميل المماس (Slope of the Tangent) عند كل نقطة.

• هنستخدم رسوم بصرية علشان نوضح إزاي المنحنى بيتغير، وإزاي نقرأ التغير ده باستخدام المشتقة.

ثالثاً: حساب المثلثات (Trigonometry)

• هنبدأ من الأساس: العلاقة بين الزوايا والأطوال، وإزاي نستخدم الـ Sine وCosine.

• هنشرح إزاي دوران المتجهات (Rotating Vectors) بيولّد موجات الـ Sine وCosine، وهنشوف ده بصريًا.

بنهاية الدورة، هتكون قادر على:

• فهم أساسيات التفاضل عشان تحضر نفسك لتطبيقات الـ Machine Learning.

• استخدام التكامل لحساب المساحات وتحليل التوزيعات الاحتمالية.

• استخدام التفاضل لفهم معدل التغير وتحليل المنحنيات.

• استيعاب العلاقة بين الزوايا والأطوال، وتوليد موجات Sine وCosine من دوران المتجهات.