---
_id: '33273'
abstract:
- lang: ger
  text: "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.\r\n\r\nBehandelte Themen sind:\r\n\r\n    Der Vektorraum der reellen
    Zahlentupel, reelle Vektorräume allgemein\r\n    Lineare Abbildungen\r\n    Matrizen\r\n
    \   Koordinaten und darstellende Matrizen\r\n    Lineare Gleichungssysteme, Gaußalgorithmus\r\n
    \   Determinante\r\n    Ein Ausblick auf nichtlineare Techniken, die für neuronale
    Netzwerke relevant sind."
author:
- first_name: Thomas
  full_name: Schramm, Thomas
  last_name: Schramm
- first_name: Ingenuin
  full_name: Gasser, Ingenuin
  last_name: Gasser
- first_name: Sören
  full_name: Schwenker, Sören
  id: '97359'
  last_name: Schwenker
  orcid: 0000-0002-8054-2058
- first_name: Ruedi
  full_name: Seiler, Ruedi
  last_name: Seiler
- first_name: Alexander
  full_name: Lohse, Alexander
  last_name: Lohse
- first_name: Kay
  full_name: Zobel, Kay
  last_name: Zobel
citation:
  ama: Schramm T, Gasser I, Schwenker S, Seiler R, Lohse A, Zobel K. <i>Linear Algebra
    Driven by Data Science</i>. Hamburg Open Online University; 2020.
  apa: Schramm, T., Gasser, I., Schwenker, S., Seiler, R., Lohse, A., &#38; Zobel,
    K. (2020). <i>Linear Algebra driven by Data Science</i>. Hamburg Open Online University.
  bibtex: '@book{Schramm_Gasser_Schwenker_Seiler_Lohse_Zobel_2020, title={Linear Algebra
    driven by Data Science}, publisher={Hamburg Open Online University}, author={Schramm,
    Thomas and Gasser, Ingenuin and Schwenker, Sören and Seiler, Ruedi and Lohse,
    Alexander and Zobel, Kay}, year={2020} }'
  chicago: Schramm, Thomas, Ingenuin Gasser, Sören Schwenker, Ruedi Seiler, Alexander
    Lohse, and Kay Zobel. <i>Linear Algebra Driven by Data Science</i>. Hamburg Open
    Online University, 2020.
  ieee: T. Schramm, I. Gasser, S. Schwenker, R. Seiler, A. Lohse, and K. Zobel, <i>Linear
    Algebra driven by Data Science</i>. Hamburg Open Online University, 2020.
  mla: Schramm, Thomas, et al. <i>Linear Algebra Driven by Data Science</i>. Hamburg
    Open Online University, 2020.
  short: T. Schramm, I. Gasser, S. Schwenker, R. Seiler, A. Lohse, K. Zobel, Linear
    Algebra Driven by Data Science, Hamburg Open Online University, 2020.
date_created: 2022-09-06T12:06:41Z
date_updated: 2022-09-06T14:05:13Z
department:
- _id: '94'
extern: '1'
language:
- iso: eng
main_file_link:
- url: https://www.hoou.de/projects/linear-algebra-driven-by-data-science/
publisher: Hamburg Open Online University
status: public
title: Linear Algebra driven by Data Science
type: misc
user_id: '97359'
year: '2020'
...