Mathematische Analyse für Data Science und Machine Learning

Mathematische Analyse bildet das Rückgrat der angewandten Mathematik, des maschinellen Lernens und der modernen Datenwissenschafts-Algorithmen.Das Verständnis von Kernkonzepten wie Grenzen, Ableitungen, Gradienten und Transformationen ist unerlässlich, um zu verstehen, wie neuronale Netze Parameter und Prozesssignale optimieren. Dieser Kurs führt Sie von Grund auf durch die wesentlichen mathematischen Prinzipien und bereitet Sie darauf vor, die Theorie hinter der Optimierung und Signalverarbeitung zu verstehen. Was Sie lernen werden: Verstehen Sie grundlegende Konzepte der Kalküls, einschließlich Grenzen und Kontinuität. Erkunden Sie die Grundlagen der Kalküls mit mehreren Variablen, einschließlich Gradienten und Hessians. Wenden Sie Optimierungstechniken an, die beim Training von Modellen für maschinelles Lernen verwendet werden. Untersuchen Sie die grundlegenden Prinzipien der Fourier-Transformationen. Sie beginnen mit der wichtigsten Terminologie und grundlegenden Definitionen, bevor Sie sich praktischen Anwendungen zuwenden. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger und aufstrebende Datenprofis und erfordert keinen vorherigen fortgeschrittenen mathematischen Hintergrund.