Mathematik fr Informatik und Data Science (Paperback)
Sprache: Deutsch
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden, Weisbaden, 2024
- Softcover
- Neu

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Verkäufer:in bei AbeBooks seit 12. Oktober 2005
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Paperback. Dieses Buch liefert eine kompakte aber fundierte Darstellung der wichtigsten Gebiete der Mathematik fuer Informatik, die insbesondere fuer Data Science, Kuenstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen notwendig sind. Inhaltlich gehoeren 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 Saetze sorgfaeltig eingefuehrt und bewiesen. Nichts soll vom Himmel fallen, sondern aus Axiomen und elementaren Prinzipien hergeleitet werden. Ziel ist es beim Studierenden das befriedigende Gefuehl zu erzeugen, alles von Grund auf verstanden zu haben, und nichts nur glauben zu muessen. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. …
Bestandsnummer des Verkäufers 9783662694787
- Titel
- Mathematik fr Informatik und Data Science (Paperback)
- Autor
- Andreas Knoblauch
- Verlag
- Springer Fachmedien Wiesbaden, Weisbaden
- Erscheinungsjahr
- 2024
- Zustand
- new
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Deutsch
- ISBN-10
- 3662694786
- ISBN-13
- 9783662694787
- Serie
- Buch 8 von 8: Studienbücher Informatik
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.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Andreas Knoblauch ist Professor für Informatik an der Hochschule Albstadt-Sigmaringen. Er unterrichtet dort in den Studiengängen Technische Informatik, IT-Security, Wirtschaftsinformatik, Systems Engineering und Data Science unter anderem Mathematik, Intelligente Systeme, Maschinelles Lernen und Mustererkennung. Daneben forscht er im Bereich Bildverarbeitung, Objekterkennung, Neuronale Netze, Neuromorphe Assoziativspeicher und Selbstreferentielles Autonomes Lernen.
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