Mathematik für Informatik und Data Science
Eine fundierte Einführung in Logik, Analysis, Lineare Algebra und Stochastik für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
Autor*in: Knoblauch, Andreas
Reihe: Studienbücher Informatik
Jahr: 2024
Sprache: Deutsch
Umfang: 439 S.
Voraussichtlich verfügbar ab: 16.01.2026
- Inhalt:
- 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.
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.
Titelinformationen
Titel: Mathematik für Informatik und Data Science
Reihe: Studienbücher Informatik
Autor*in: Knoblauch, Andreas
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
ISBN: 9783662694794
Kategorie: Sachmedien & Ratgeber, Computer & Internet, Datenbanken
Dateigröße: 5 MB
Format: PDF
Max. Ausleihdauer: 21 Tage