Mathematik für Informatik und Data Science
Knoblauch, Andreas (19.12.2024)
Mathematik für Informatik und Data Science · Knoblauch, Andreas
Eine fundierte Einführung in Logik, Analysis, Lineare Algebra und Stochastik für Künstliche Intellig… mehr lesen
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- Verlag: Springer Berlin
- Autor: Knoblauch, Andreas
- ISBN: 978-3-662-69478-7
- Bestellnummer: 89290076
- Veröffentlichung: 19.12.2024
- Umfang: 439 Seiten
- Maße: 168 x 240 (B/H)
- Reihe: Studienbücher Informatik
- Sprache: deutsch
- Copyright: © 2024
- MwSt: 7 %
- Lesemotiv: Verstehen
- Produktart: Taschenbuch
- Produktform: Taschenbuch
- Beinhaltet die notwendige Mathematik für Informatik, insbesondere für Data Science und künstliche Intelligenz Begleitbuch für kompakte Grundlagen-Vorlesungen der Mathematik - Referenz für Kurse über Lernende Systeme Mit Aufgaben und Online-Musterlösungen
Dieses Buch liefert eine kompakte aber fundierte Darstellung der wichtigsten Gebiete der Mathematik für Informatik, die insbesondere für Data Science, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen notwendig sind. Inhaltlich gehören dazu Grundlagen zu Logik und Beweisen, ein- und mehrdimensionale Analysis mit Differential- und Integralrechnung, Lineare Algebra mit Vektor- und Matrixrechnung, linearen Gleichungssystemen, Koordinatentransformationen, Eigenvektoren sowie Wahrscheinlichkeitsrechnung mit Grundlagen der Kombinatorik, Statistik und Informationstheorie. Trotz der kompakten Darstellung werden alle Konzepte und Sätze sorgfältig eingeführt und bewiesen. Nichts soll vom Himmel fallen, sondern aus Axiomen und elementaren Prinzipien hergeleitet werden. Ziel ist es beim Studierenden das befriedigende Gefühl zu erzeugen, alles von Grund auf verstanden zu haben, und nichts nur „glauben“ zu müssen.
Biografie – Knoblauch, Andreas
Andreas Knoblauch ist Professor für Informatik an der Hochschule Albstadt-Sigmaringen. Er unterrichtet dort in den Studiengängen Technische Informatik, IT-Security, Wirtschaftsinformatik, Systems Engineering und Data Science unter anderem Mathematik, Intelligente Systeme, Maschinelles Lernen und Mustererkennung. Daneben forscht er im Bereich Bildverarbeitung, Objekterkennung, Neuronale Netze, Neuromorphe Assoziativspeicher und Selbstreferentielles Autonomes Lernen.
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