Mathematik für Informatik und Data Science: Eine fundierte Einführung in Logik, Analysis, Lineare Algebra und Stochastik für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Studienbücher Informatik)
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Beschreibung
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.
Produktdetails
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Über den Autor
- Hardcover
- 472 Seiten
- Erschienen 2009
- Springer
- Hardcover -
- Erschienen 2005
- Springer
- Hardcover
- 536 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer Spektrum
- Kartoniert
- 340 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer Vieweg
- hardcover
- 446 Seiten
- Erschienen 1988
- Prentice-Hall
- perfect -
- Erschienen 1984
- Carl Hanser Verlag, München.,
- Kartoniert
- 1116 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer Spektrum



