COURSERA.JOHNS.HOPKINS.UNIVERSITY.FOUNDATIONAL.MATHEMATICS.FOR.AI.2025.BOOKWARE-TEL
COURSERA JOHNS HOPKINS UNIVERSITY | 2025 | MP4-PDF | RAR | 1,97 GB | ALLOS
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die mathematischen Prinzipien, die die Grundlage für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bilden. Der Kurs richtet sich an Lernende mit unterschiedlichen akademischen Hintergründen und verbindet wesentliche mathematische Konzepte mit realen KI-Anwendungen, so dass die Studierenden mathematische Techniken verstehen und umsetzen können, die für die KI-Entwicklung entscheidend sind.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Funktionen, Matrizen und Vektoren anzuwenden, um Datenbeziehungen darzustellen und zu analysieren. Die Teilnehmer werden in der Lage sein, deskriptive Statistiken und Visualisierungstechniken zu verwenden, um Datensätze zu untersuchen und zusammenzufassen, Systeme linearer Gleichungen zu lösen und komplexe Beziehungen mit Hilfe linearer Regression einzelner und mehrerer Variablen zu modellieren sowie grundlegende Prinzipien der Wahrscheinlichkeitsrechnung, einschließlich des Satzes von Bayes, zu verstehen und anzuwenden.
Der Kurs baut auf fortgeschrittenen mathematischen Techniken der Infinitesimalrechnung auf und entwickelt Ableitungen und Integrale zur Analyse von Veränderungsraten und Verteilungen, die für die Optimierung und Modellierung in der KI unerlässlich sind.
Konzepte aus der Linearen Algebra werden verwendet, um fortgeschrittene Konzepte wie Eigenvektoren, Determinanten und lineare Transformationen für Dimensionalitätsreduktion und Klassifizierungsalgorithmen zu erforschen.
Dieser Kurs ist speziell für angehende KI-Praktiker zugeschnitten. Im Gegensatz zu traditionellen Mathematikkursen konzentriert sich dieser Lehrplan auf mathematische Techniken, die direkt auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen anwendbar sind, und schlägt so eine Brücke zwischen Theorie und Praxis. Durch interaktive Module, reale Datensätze und Tools wie Python und Excel werden Sie nicht nur die Konzepte verstehen, sondern sie auch anwenden, um praktische Probleme zu lösen. Mit klar definierten Modulen wie Deskriptive Statistik, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Optimierung ermöglicht Ihnen dieser Kurs, Ihr Wissen schrittweise aufzubauen und jedes Konzept mit KI-Anwendungsfällen zu verbinden.
Jedes Thema wird anhand von KI-bezogenen Beispielen eingeführt, wie z. B. die Verwendung linearer Regression zur Modellierung von Gehältern oder die Anwendung von Optimierungstechniken bei Clustering-Algorithmen, wobei der Schwerpunkt dann auf der Anwendung der Theorie liegt. Dieser Kurs vermittelt Ihnen die mathematischen Kenntnisse, die Sie für fortgeschrittene KI-Kurse und -Forschung benötigen, wie z. B. Deep Learning oder natürliche Sprachverarbeitung.
Egal, ob Sie Ingenieur, Datenwissenschaftler oder einfach nur daran interessiert sind, in die KI einzusteigen, dieser Kurs bietet Ihnen die mathematischen Grundlagen, die Sie benötigen, um das sich schnell entwickelnde Feld der künstlichen Intelligenz zu verstehen und dazu beizutragen.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Funktionen, Matrizen und Vektoren anzuwenden, um Datenbeziehungen darzustellen und zu analysieren. Die Teilnehmer werden in der Lage sein, deskriptive Statistiken und Visualisierungstechniken zu verwenden, um Datensätze zu untersuchen und zusammenzufassen, Systeme linearer Gleichungen zu lösen und komplexe Beziehungen mit Hilfe linearer Regression einzelner und mehrerer Variablen zu modellieren sowie grundlegende Prinzipien der Wahrscheinlichkeitsrechnung, einschließlich des Satzes von Bayes, zu verstehen und anzuwenden.
Der Kurs baut auf fortgeschrittenen mathematischen Techniken der Infinitesimalrechnung auf und entwickelt Ableitungen und Integrale zur Analyse von Veränderungsraten und Verteilungen, die für die Optimierung und Modellierung in der KI unerlässlich sind.
Konzepte aus der Linearen Algebra werden verwendet, um fortgeschrittene Konzepte wie Eigenvektoren, Determinanten und lineare Transformationen für Dimensionalitätsreduktion und Klassifizierungsalgorithmen zu erforschen.
Dieser Kurs ist speziell für angehende KI-Praktiker zugeschnitten. Im Gegensatz zu traditionellen Mathematikkursen konzentriert sich dieser Lehrplan auf mathematische Techniken, die direkt auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen anwendbar sind, und schlägt so eine Brücke zwischen Theorie und Praxis. Durch interaktive Module, reale Datensätze und Tools wie Python und Excel werden Sie nicht nur die Konzepte verstehen, sondern sie auch anwenden, um praktische Probleme zu lösen. Mit klar definierten Modulen wie Deskriptive Statistik, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Optimierung ermöglicht Ihnen dieser Kurs, Ihr Wissen schrittweise aufzubauen und jedes Konzept mit KI-Anwendungsfällen zu verbinden.
Jedes Thema wird anhand von KI-bezogenen Beispielen eingeführt, wie z. B. die Verwendung linearer Regression zur Modellierung von Gehältern oder die Anwendung von Optimierungstechniken bei Clustering-Algorithmen, wobei der Schwerpunkt dann auf der Anwendung der Theorie liegt. Dieser Kurs vermittelt Ihnen die mathematischen Kenntnisse, die Sie für fortgeschrittene KI-Kurse und -Forschung benötigen, wie z. B. Deep Learning oder natürliche Sprachverarbeitung.
Egal, ob Sie Ingenieur, Datenwissenschaftler oder einfach nur daran interessiert sind, in die KI einzusteigen, dieser Kurs bietet Ihnen die mathematischen Grundlagen, die Sie benötigen, um das sich schnell entwickelnde Feld der künstlichen Intelligenz zu verstehen und dazu beizutragen.
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