Linear Algebra driven by Data Science
T. Schramm, I. Gasser, S. Schwenker, R. Seiler, A. Lohse, K. Zobel, Linear Algebra Driven by Data Science, Hamburg Open Online University, 2020.
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Schramm, Thomas;
Gasser, Ingenuin;
Schwenker, SörenLibreCat ;
Seiler, Ruedi;
Lohse, Alexander;
Zobel, Kay
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Abstract
Dieses Lernangebot widmet sich der linearen Algebra als dem Teil der Mathematik, der neben der Optimierung und der Stochastik die Grundlage für praktisch alle Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) darstellt. Das Fach ist jedoch für Anfänger meist ungewohnt abstrakt und wird daher oft als besonders schwierig und unanschaulich empfunden. In diesem Kurs wird das Erlernen mathematischer Kenntnisse in linearer Algebra verknüpft mit dem aktuellen und faszinierenden Anwendungsfeld der künstlichen neuronalen Netze (KNN). Daraus ergeben sich in natürlicher Weise Anwendungsbeispiele, an denen die wesentlichen Konzepte der linearen Algebra erklärt werden können.
Behandelte Themen sind:
Der Vektorraum der reellen Zahlentupel, reelle Vektorräume allgemein
Lineare Abbildungen
Matrizen
Koordinaten und darstellende Matrizen
Lineare Gleichungssysteme, Gaußalgorithmus
Determinante
Ein Ausblick auf nichtlineare Techniken, die für neuronale Netzwerke relevant sind.
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Schramm T, Gasser I, Schwenker S, Seiler R, Lohse A, Zobel K. Linear Algebra Driven by Data Science. Hamburg Open Online University; 2020.
Schramm, T., Gasser, I., Schwenker, S., Seiler, R., Lohse, A., & Zobel, K. (2020). Linear Algebra driven by Data Science. Hamburg Open Online University.
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Schramm, Thomas, Ingenuin Gasser, Sören Schwenker, Ruedi Seiler, Alexander Lohse, and Kay Zobel. Linear Algebra Driven by Data Science. Hamburg Open Online University, 2020.
T. Schramm, I. Gasser, S. Schwenker, R. Seiler, A. Lohse, and K. Zobel, Linear Algebra driven by Data Science. Hamburg Open Online University, 2020.
Schramm, Thomas, et al. Linear Algebra Driven by Data Science. Hamburg Open Online University, 2020.
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