Grundlagen der Linearen Algebra für Machine Learning und Data Science

Das Verständnis der Mathematik hinter dem Code ist das, was einen Praktiker von einem wahren Experten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz unterscheidet. Dieser Kurs bietet einen klaren, textbasierten Weg zur Beherrschung der Konzepte der linearen Algebra, die die leistungsfähigsten Algorithmen von heute antreiben. Sie werden vom einfachen Aufruf von Bibliotheksfunktionen zum genauen Verständniß der Struktur und Manipulation von Daten übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Eigenschaften von Vektoren und Matrizen im hochdimensionalen Raum - Anwenden von Matrixoperationen zum Lösen von Systemen linearer Gleichungen und Transformieren von Daten - Beherrschen der Konzepte von Eigenwerten und Eigenvektoren für Dimensionsreduktionstechniken - Üben Sie die Implementierung mathematischer Operationen mit Python und modernen numerischen Bibliotheken - Erkunden Sie die Rolle von Tensors und Vektor-Einbettungen in zeitgenössischen KI-Architekturen - Analysieren Sie lineare Transformationen, um zu verstehen, wie neuronale Netze Informationen verarbeiten Das Material beginnt mit Kerndefinitionen und Notation, bevor es zu praktischen Anwendungen und algorithmischer Logik geht. Sie werden durch schriftliche Erklärungen und codebasierte Übungen vorankommen, die Ihr Verständnis abstrakter Konzepte festigen sollen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die ein grundlegendes Verständniß von Python haben und die Lücke zwischen Programmierung und mathematischer Theorie schließen möchten.