Vollständige lineare Algebra: Theorie und Implementierung in Code – MOOC – Udemy

Sie müssen lineare Algebra lernen! Die lineare Algebra ist vielleicht der wichtigste Zweig der Mathematik für die Informatik, einschließlich maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, Datenwissenschaft, Statistik, Simulationen, Computergrafik, multivariater Analyse, Matrixzerlegung, Signalverarbeitung usw.

Sie müssen sich mit angewandter linearer Algebra auskennen, nicht nur mit abstrakter linearer Algebra! Die Art und Weise, wie lineare Algebra vor 30 Jahren in Lehrbüchern dargestellt wurde, unterscheidet sich von der Art und Weise, wie Profis lineare Algebra auf Computern verwenden, um reale Anwendungen in den Bereichen maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Statistik und Signalverarbeitung zu lösen.

Beispielsweise ist die „Determinante“ einer Matrix wichtig für die Theorie der linearen Algebra, aber sollte man die Determinante wirklich in praktischen Anwendungen verwenden? Die Antwort wird Sie vielleicht überraschen, und zwar in diesem Kurs! Wenn Sie daran interessiert sind, mathematische Konzepte, lineare Algebra und Matrixanalyse zu erlernen, diese Konzepte aber auch auf die Computerdatenanalyse (z. B. Statistik oder Signalverarbeitung) anwenden möchten, dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie! Sie sehen alle in MATLAB und Python implementierten mathematischen Konzepte.

Einzigartige Aspekte dieses Kurses. Klare und verständliche Erklärungen von Konzepten und Theorien der linearen Algebra.

Mehrere unterschiedliche Erklärungen derselben Ideen, was eine bewährte Lerntechnik ist.

Visualisierung durch Graphen, Zahlen und Räume, die die geometrische Intuition der linearen Algebra stärkt.

Implementierungen in MATLAB und Python.

Komm schon, in der realen Welt löst man Matheaufgaben nie von Hand! Sie müssen wissen, wie man Mathematik in Software implementiert! Themen für Anfänger bis Fortgeschrittene, einschließlich Vektoren, Matrixmultiplikationen, Projektionen der kleinsten Quadrate, automatische Zerlegung und Singulärwertzerlegung.

Starker Fokus auf moderne anwendungsorientierte Aspekte der linearen Algebra und Matrixanalyse.

Intuitive visuelle Erklärungen zu Diagonalisierung, Eigenwerten und Eigenvektoren sowie Singularwertzerlegung.

Verbessern Sie Ihre Programmierkenntnisse! Für diesen Kurs müssen Sie über Programmiererfahrung verfügen (ich unterrichte weder Python noch MATLAB in der Grundschule), aber Sie werden in diesem Kurs auf jeden Fall Ihre wissenschaftlichen Programmier- und Datenanalysefähigkeiten verbessern.

Alles wird in MATLAB und in Python erklärt (hauptsächlich mit Numpy und Matplotlib; auch Sympy und Scipy und einige andere relevante Toolkits).

Vorteile des Erlernens der linearen Algebra. Verstehen Sie Statistiken, einschließlich kleinster Quadrate, Regression und multivariater Analyse.

Verbessern Sie mathematische Simulationen in den Bereichen Ingenieurwesen, Computerbiologie, Finanzen und Physik.

Verstehen Sie Datenkomprimierung und Dimensionsreduktion (PCA, SVD, Autodecomposition). Verstehen Sie die Mathematik, die maschinellem Lernen und linearen Klassifizierungsalgorithmen zugrunde liegt.

Vertieftes Verständnis der Signalverarbeitungsmethoden, insbesondere multivariater Unterraum- und Filtermethoden.

Entdecken Sie die Verbindung zwischen linearer Algebra, Matrizen und Geometrie.

Sammeln Sie mehr Erfahrung bei der Implementierung von Mathematik und verstehen Sie Konzepte des maschinellen Lernens in Python und MATLAB.

Lineare Algebra ist eine Voraussetzung für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI).

Warum ich qualifiziert bin, diesen Kurs zu unterrichten: Ich verwende lineare Algebra seit vielen Jahren intensiv in meiner Forschung und Lehre (in MATLAB und Python).

Ich habe mehrere Lehrbücher über Datenanalyse, Programmierung und Statistik geschrieben, die sich stark auf Konzepte der linearen Algebra stützen.

Also, worauf wartest Du? Sehen Sie sich das Einführungsvideo zum Kurs und kostenlose Beispielvideos an, um mehr über die Inhalte dieses Kurses und meinen Unterrichtsstil zu erfahren.

Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob dieser Kurs das Richtige für Sie ist und weitere Informationen wünschen, zögern Sie bitte nicht, mich vor der Anmeldung zu kontaktieren.

Ich hoffe, wir sehen uns bald im Kurs! Miguel