Mathematik fuer Informatik und Data Science
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Mathematik fuer Informatik und Data Science
Eine fundierte Einfuehrung in Logik, Analysis, Lineare Algebra und Stochastik fuer Kuenstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
Knoblauch, Andreas
Springer Fachmedien Wiesbaden
09/2024
416
Mole
9783662694787
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1. Mathematische und logische Grundlagen.- 2. Rechnen in Koerpern.- 3. Grenzwerte von Folgen und Reihen.- 4. Rationale Funktionen und Stetigkeit.- 5. Differentialrechnung.- 6. Integration.- 7. Die komplexe Exponentialfunktion und die trigonometrischen Funktionen.- 8.Vektorrechnung und Lineare Algebra.- 9. Fortgeschrittene Methoden der Linearen Algebra.- 10. Mehrdimensionale Differentialrechnung.- 11. Kombinatorik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
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Mathematik;Informatik;Data Science;Maschinelles Lernen;Kuenstliche Intelligenz;Kombinatorik;Logik;Analysis;Lineare Algebra;Stochastik;Differentialrechnung
1. Mathematische und logische Grundlagen.- 2. Rechnen in Koerpern.- 3. Grenzwerte von Folgen und Reihen.- 4. Rationale Funktionen und Stetigkeit.- 5. Differentialrechnung.- 6. Integration.- 7. Die komplexe Exponentialfunktion und die trigonometrischen Funktionen.- 8.Vektorrechnung und Lineare Algebra.- 9. Fortgeschrittene Methoden der Linearen Algebra.- 10. Mehrdimensionale Differentialrechnung.- 11. Kombinatorik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
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