Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra
Einleitung
In der heutigen datengesteuerten Welt sind Kenntnisse in Mathematischen Konzepten unerlässlich, insbesondere wenn es um maschinelles Lernen und Datenwissenschaft geht. Der Kurs ‘Lineare Algebra für Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft’ auf Coursera ist eine hervorragende Option für diejenigen, die ein fundiertes Verständnis der linearen Algebra und ihrer Anwendungen in diesen Bereichen erlangen möchten.
Kursübersicht
Nach Abschluss dieses Kurses sind die Lernenden in der Lage,:
- Daten als Vektoren und Matrizen darzustellen und deren Eigenschaften mithilfe von Konzepten wie Singulärität, Rang und linearer Unabhängigkeit zu identifizieren.
- Häufige Vektor- und Matrizenalgebra-Operationen wie das Skalarprodukt, die Inverse und Determinanten anzuwenden.
- Bestimmte Arten von Matrixoperationen als lineare Transformationen auszudrücken.
- Die Konzepte von Eigenwerten und Eigenvektoren auf Probleme des maschinellen Lernens anzuwenden.
Kursinhalt
Der Kurs ist in vier Wochen unterteilt:
Woche 1: Systeme von linearen Gleichungen
Hier lernen die Teilnehmer, wie Matrizen aus Systemen von Gleichungen entstehen und welche Eigenschaften Matrizen besitzen.
Woche 2: Lösen von Systemen linearer Gleichungen
In dieser Woche wird die Eliminierungsmethode sowie das Konzept des Rangs einer Matrix behandelt, das auch in der Computer Vision von Bedeutung ist.
Woche 3: Vektoren und lineare Transformationen
Die Teilnehmer lernen die Eigenschaften von Vektoren und wichtige Operationen wie die Matrizenmultiplikation und deren Anwendung in neuronalen Netzwerken kennen.
Woche 4: Determinanten und Eigenvektoren
Ein vertiefter Blick auf Determinanten wird gegeben, einschließlich ihrer geometrischen Interpretation und der Anwendung von Eigenwerten und Eigenvektoren zur Dimensionsreduktion im maschinellen Lernen.
Fazit und Empfehlung
Zusammenfassend bietet der Kurs ‘Lineare Algebra für Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft’ auf Coursera eine fundierte Grundlage für jeden, der seine Kenntnisse in linearer Algebra erweitern möchte. Die praktischen Anwendungen und klaren Erklärungen machen es einfach, die Konzepte zu verstehen und sie auf reale Probleme anzuwenden. Ich empfehle diesen Kurs besonders für Studierende und Fachleute im Bereich Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra