Mathematik F?r Informatik Und Data Science: Eine Fundierte Einf?hrung in Logik, Analysis, Lineare Algebra Und Stochastik F?r K?nstliche Intelligenz Und Maschinelles Lernen
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Dieses Buch liefert eine kompakte aber fundierte Darstellung der wichtigsten Gebiete der Mathematik f???r Informatik, die insbesondere f???r Data Science, K???nstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen notwendig sind. Inhaltlich geh???ren 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 ...
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Dieses Buch liefert eine kompakte aber fundierte Darstellung der wichtigsten Gebiete der Mathematik f???r Informatik, die insbesondere f???r Data Science, K???nstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen notwendig sind. Inhaltlich geh???ren 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 S???tze sorgf???ltig eingef???hrt und bewiesen. Nichts soll vom Himmel fallen, sondern aus Axiomen und elementaren Prinzipien hergeleitet werden. Ziel ist es beim Studierenden das befriedigende Gef???hl zu erzeugen, alles von Grund auf verstanden zu haben, und nichts nur "glauben" zu m???ssen.
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