AI Course | Linear Algebra – Part 1 | شرح الجبر الخطي скачать в хорошем качестве

AI Course | Linear Algebra – Part 1 | شرح الجبر الخطي

في هذا الفيديو من كورس AI – Linear Algebra Part 1 بشرح أهم المفاهيم العملية في الجبر الخطي اللي أي مهندس ذكاء اصطناعي لازم يفهمها بعمق. هنتكلم عن: Dot Product وفهمه هندسيًا وجبريًا الفرق بين Element-wise Multiplication وعمليات ضرب المصفوفات Cross Product ومعناه واتجاهه الهندسي إزاي نستخدم المفاهيم دي عمليًا في بناء Recommendation System ربط الشرح بالمفاهيم المذكورة في كتاب Deep Learning لـ Ian Goodfellow الفيديو مش شرح نظري بس، لكن تطبيق عملي وفهم رياضي يخليك تشوف إزاي الجبر الخطي هو العمود الفقري للـ Machine Learning والـ AI. In this video from the AI Course – Linear Algebra Part 1, I explain the most important practical linear algebra concepts that every AI engineer must deeply understand. We cover: The Dot Product (both algebraic and geometric intuition) The difference between Element-wise multiplication and matrix multiplication The Cross Product and its geometric meaning How to use these concepts to build a simple Recommendation System References and explanations inspired by the book Deep Learning by Ian Goodfellow This is not just theoretical math — it’s a practical breakdown showing how linear algebra forms the backbone of Machine Learning and AI systems.