Mathematik für Informatik und Data Science: Eine fundierte Einführung in Logik, Analysis, Lineare Algebra...

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Andreas Knoblauch

Mathematik für Informatik und Data Science

Eine fundierte Einführung in Logik, Analysis, Lineare Algebra und Stochastik für Künstliche...

Andreas Knoblauch

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Paperback

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Springer Vieweg
19 December 2024

Algebra; Calculus & mathematical analysis; Probability & statistics; Databases; Artificial intelligence

Series: 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.

By: Andreas Knoblauch
Imprint: Springer Vieweg
Country of Publication: Germany
Edition: 2024 ed.
Dimensions: Height: 240mm, Width: 168mm,
ISBN: 9783662694787
ISBN 10: 3662694786
Series: Studienbücher Informatik
Pages: 439
Publication Date: 19 December 2024
Audience: Professional and scholarly , Undergraduate
Format: Paperback
Publisher's Status: Active

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.