Grundlagen der Mathematik für KI: Praktische Anwendung mit Python [German]

By: Flux, Jamie

Buchbeschreibung

Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der Mathematik f r K nstliche Intelligenz (KI) und erschlie en Sie deren praktische Anwendungen mit Python. Dieses umfassende Werk bietet eine systematische Darlegung wesentlicher mathematischer Konzepte, die von Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Techniken reichen. Jede Theorie wird durch praxisnahes Programmieren mit Python erg nzt, was Ihnen erlaubt, Ihre Kenntnisse sofort anzuwenden und zu vertiefen. Egal, ob Sie ein Student, ein Fachmann oder einfach ein neugieriger Lernender sind, dieses Buch wird Ihnen helfen, ein tieferes Verst ndnis der Mathematik zu erlangen, die modernen KI-Technologien zugrunde liegt.

Hauptmerkmale

- Umfassende Einf hrung in mathematische Konzepte f r KI.
- Schritt-f r-Schritt-Anleitungen zur Implementierung mit Python.
- Anwendungsorientierte Beispiele zur sofortigen Umsetzung.
- Klar strukturierte Kapitel, die sowohl Anf nger als auch Fortgeschrittene bedienen.
- Praktische bungen zur Festigung des Gelernten.

Was Sie lernen werden

- Einf hrung in Vektoren und Matrizen f r AI-Berechnungen.
- Untersuchung von Kreuz- und Skalarprodukten zur Vektortransformation.
- Analyse von Eigenwerten und Eigenvektoren und deren Anwendung in AI.
- Vertiefung in die Singul rwertzerlegung f r die Datenreduktion.
- Diagonalisierung von Matrizen und deren Bedeutung in der K nstlichen Intelligenz.
- Detaillierte Untersuchung der Vektorraumstruktur.
- Umfassender Einblick in den Gradientenabstieg zur Optimierung.
- Konvexe Optimierung und ihre Rolle in maschinellem Lernen.
- Einsatz von Lagrange-Multiplikatoren bei Optimierungsproblemen.
- Grundlagen der stochastischen Optimierung in KI.
- Einf hrung in Zufallsvariablen und ihre Verteilungen.
- Bedeutende Erkenntnisse ber die Normalverteilung in statistischen Modellen.
- Anwendung der Bayesschen Statistik auf KI-Modelle.
- Einsatz von Markov-Ketten f r zeitbasierte KI-Modelle.
- Grundlegendes Verst ndnis von Entropie und Informationstheorie.
- Unterschiedsbewertung mit der Kullback-Leibler-Divergenz.
- Mechanismen von Neuronen und Aktivierungsfunktionen.
- Verst ndliche Darstellung der Backpropagation-Algorithmen.
- Untersuchung der Geometrie von konvexen H llen.
- Einsatz von Support Vector Machines im Klassifikationskontext.
- Anwendung von Kernel-Tricks zur Datenverarbeitung.
- Grundlagen der Regression und Verlustoptimierung.
- Bedeutung der linearen Regression in der Datenanalyse.
- Logistische Regression f r bin re Klassifikationen.
- Regularisierung zur Vermeidung von Overfitting.
- Einsatz der Fouriertransformation in der Signalverarbeitung.
- Untersuchung der Wavelet-Transformationen f r lokale Signalvariationen.
- Grundlagen der Graphentheorie f r Netzwerkdaten.
- Optimierung des Datenflusses durch Netzwerkflusstheorie.
- Einf hrung in Graphen-Fouriertransformationen zur Frequenzanalyse.
- Bedeutung von Tensoren in KI-Computationen.
- Analyse der Kreuzentropieverlustfunktion f r Vorhersagemodelle.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: B0DJ3C9JFX
• ISBN13: 9798340501981
• Release Date: September 2024
• Publisher: Independently Published
• Length: 356 Pages
• Weight: 1.05 lbs.
• Dimensions: 0.7" x 6.0" x 9.0"