Über das Werk
Mathematik für Informatik und Data Science ist ein wegweisendes Lehrbuch, das die mathematischen Grundlagen in Verbindung mit modernen Anwendungen der Informatik und der Datenanalyse systematisch zugänglich macht. Es beleuchtet zentrale Konzepte wie lineare Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeitstheorie, Optimierung und Numerische Mathematik im Kontext von Algorithmen, maschinellem Lernen und großen Datensätzen. Der Titel betont die engen Verknüpfungen zwischen mathematischer Theorie und praktischer Umsetzung in der IT, wodurch er sowohl Studierenden als auch Fachleuten eine robuste Orientierung bietet (ISBN: 9783662694787).
Zusammenfassung
Der Band führt schrittweise von fundamentalen mathematischen Prinzipien zu fortgeschrittenen Techniken, die in der Informatik und Data Science regelmäßig Anwendung finden. Dabei werden Konzepte nicht nur theoretisch erläutert, sondern durch anschauliche Beispiele, Übungsaufgaben und praxisnahe Fallstudien untermauert. Leserinnen und Leser lernen, mathematische Modelle präzise zu formulieren, deren Eigenschaften zu analysieren und sie in Algorithmen, Datenstrukturen und statistischen Methoden zu implementieren. Der didaktische Aufbau fördert kreatives Problemlösen, kritisch-reflektierte Herangehensweisen und eine solide Basis für weiterführende Themen wie maschinelles Lernen, KI-gestützte Analysen und datengetriebene Entscheidungsprozesse.
Über den Autor
Andreas Knoblauch ist als Fachautor und Dozent eine verlässliche Größe im Schnittfeld von Mathematik und Informatik. Mit einem klaren Stil, der komplexe Inhalte verständlich macht, verbindet er theoretische Tiefe mit praktischen Anwendungen. Seine Arbeiten zeichnen sich durch methodische Präzision, didaktische Struktur und den Blick für relevante Technologien aus, wodurch er Leserinnen und Leser effektiv auf anspruchsvolle Themen vorbereitet.
Kurz gefasst
Mathematik für Informatik und Data Science bietet eine klare, praxisnahe Brücke zwischen mathematischer Theorie und datengetriebenen Anwendungen, verfasst von Andreas Knoblauch. Das Buch ist eine verlässliche Ressource für Studierende und Professionals, die mathematische Grundlagen nachhaltig verankern und flexibel auf die Anforderungen der digitalen Welt anwenden möchten.
Mathematik für Informatik und Data Science: Eine fundierte Einführung in Logik, Analysis, Lineare Algebra und Stochastik für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Studienbücher Informatik) - Taschenbuch
2024, ISBN: 9783662694787
Springer Vieweg, Taschenbuch, Auflage: 2024, 456 Seiten, Publiziert: 2024-12-19T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Hersteller-Nr.: Refer to Sapnet. 1.59 kg, Deutsch, Verkaufsrang: 555787, Da… Mehr…
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ISBN: 9783662694787
Dieses Buch liefert eine kompakte aber fundierte Darstellung der wichtigsten Gebiete der Mathematik für Informatik, die insbesondere für Data Science, Künstliche Intelligenz und Maschinel… Mehr…
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ISBN: 9783662694787
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Mathematik für Informatik und Data Science: Eine fundierte Einführung in Logik, Analysis, Lineare Algebra und Stochastik für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Studienbücher Informatik) - Taschenbuch
2024, ISBN: 9783662694787
Springer Vieweg, Taschenbuch, Auflage: 2024, 456 Seiten, Publiziert: 2024-12-19T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Hersteller-Nr.: Refer to Sapnet. 1.59 kg, Deutsch, Verkaufsrang: 555787, Da… Mehr…
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2024, ISBN: 9783662694787
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Mathematik für Informatik und Data Science: Eine fundierte Einführung in Logik, Analysis, Lineare Algebra und Stochastik für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Studienbücher Informatik) - Taschenbuch
2024, ISBN: 9783662694787
Springer Vieweg, Taschenbuch, Auflage: 2024, 456 Seiten, Publiziert: 2024-12-19T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Hersteller-Nr.: Refer to Sapnet. 1.59 kg, Deutsch, Verkaufsrang: 555787, Da… Mehr…
Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
| Autor: | |
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| ISBN-Nummer: |
Über das Werk
Mathematik für Informatik und Data Science ist ein wegweisendes Lehrbuch, das die mathematischen Grundlagen in Verbindung mit modernen Anwendungen der Informatik und der Datenanalyse systematisch zugänglich macht. Es beleuchtet zentrale Konzepte wie lineare Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeitstheorie, Optimierung und Numerische Mathematik im Kontext von Algorithmen, maschinellem Lernen und großen Datensätzen. Der Titel betont die engen Verknüpfungen zwischen mathematischer Theorie und praktischer Umsetzung in der IT, wodurch er sowohl Studierenden als auch Fachleuten eine robuste Orientierung bietet (ISBN: 9783662694787).
Zusammenfassung
Der Band führt schrittweise von fundamentalen mathematischen Prinzipien zu fortgeschrittenen Techniken, die in der Informatik und Data Science regelmäßig Anwendung finden. Dabei werden Konzepte nicht nur theoretisch erläutert, sondern durch anschauliche Beispiele, Übungsaufgaben und praxisnahe Fallstudien untermauert. Leserinnen und Leser lernen, mathematische Modelle präzise zu formulieren, deren Eigenschaften zu analysieren und sie in Algorithmen, Datenstrukturen und statistischen Methoden zu implementieren. Der didaktische Aufbau fördert kreatives Problemlösen, kritisch-reflektierte Herangehensweisen und eine solide Basis für weiterführende Themen wie maschinelles Lernen, KI-gestützte Analysen und datengetriebene Entscheidungsprozesse.
Über den Autor
Andreas Knoblauch ist als Fachautor und Dozent eine verlässliche Größe im Schnittfeld von Mathematik und Informatik. Mit einem klaren Stil, der komplexe Inhalte verständlich macht, verbindet er theoretische Tiefe mit praktischen Anwendungen. Seine Arbeiten zeichnen sich durch methodische Präzision, didaktische Struktur und den Blick für relevante Technologien aus, wodurch er Leserinnen und Leser effektiv auf anspruchsvolle Themen vorbereitet.
Kurz gefasst
Mathematik für Informatik und Data Science bietet eine klare, praxisnahe Brücke zwischen mathematischer Theorie und datengetriebenen Anwendungen, verfasst von Andreas Knoblauch. Das Buch ist eine verlässliche Ressource für Studierende und Professionals, die mathematische Grundlagen nachhaltig verankern und flexibel auf die Anforderungen der digitalen Welt anwenden möchten.
Detailangaben zum Buch - Mathematik für Informatik und Data Science: Eine fundierte Einführung in Logik, Analysis, Lineare Algebra und Stochastik für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Studienbücher Informatik)
EAN (ISBN-13): 9783662694787
ISBN (ISBN-10): 3662694786
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2024
Herausgeber: Springer Vieweg
Buch in der Datenbank seit 2024-07-11T20:27:30+02:00 (Berlin)
Buch zuletzt gefunden am 2026-05-31T14:26:05+02:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9783662694787
ISBN - alternative Schreibweisen:
3-662-69478-6, 978-3-662-69478-7
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: knoblauch
Titel des Buches: künstliche intelligenz eine einführung, mathematik für, mathematik stochastik, data analysis
Daten vom Verlag:
Autor/in: Andreas Knoblauch, (ORCID: 0000000225340250)
Titel: Studienbücher Informatik; Mathematik für Informatik und Data Science - Eine fundierte Einführung in Logik, Analysis, Lineare Algebra und Stochastik für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
Verlag: Springer Vieweg; Springer Berlin
439 Seiten
Erscheinungsjahr: 2024-12-19
Berlin; Heidelberg; DE
Gedruckt / Hergestellt in Niederlande.
Sprache: Deutsch
44,99 € (DE)
46,25 € (AT)
50,00 CHF (CH)
POD
XIII, 439 S. 95 Abb.
BC; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Informatik; Datenbanken; Verstehen; Informatik; Mathematik; Informatik; Data Science; Maschinelles Lernen; Künstliche Intelligenz; Kombinatorik; Logik; Analysis; Lineare Algebra; Stochastik; Differentialrechnung; Data Analysis and Big Data; Statistics; Analysis; Linear Algebra; Artificial Intelligence; Computer Science; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Mathematische Analysis, allgemein; Algebra; Künstliche Intelligenz; Informatik; EA
Dieses Buch liefert eine kompakte aber fundierte Darstellung der wichtigsten Gebiete der Mathematik für Informatik, die insbesondere für Data Science, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen notwendig sind. Inhaltlich gehören dazu Grundlagen zu Logik und Beweisen, ein- und mehrdimensionale Analysis mit Differential- und Integralrechnung, Lineare Algebra mit Vektor- und Matrixrechnung, linearen Gleichungssystemen, Koordinatentransformationen, Eigenvektoren sowie Wahrscheinlichkeitsrechnung mit Grundlagen der Kombinatorik, Statistik und Informationstheorie. Trotz der kompakten Darstellung werden alle Konzepte und Sätze sorgfältig eingeführt und bewiesen. Nichts soll vom Himmel fallen, sondern aus Axiomen und elementaren Prinzipien hergeleitet werden. Ziel ist es beim Studierenden das befriedigende Gefühl zu erzeugen, alles von Grund auf verstanden zu haben, und nichts nur „glauben“ zu müssen.
1. Mathematische und logische Grundlagen.- 2. Rechnen in Körpern.- 3. Grenzwerte von Folgen und Reihen.- 4. Rationale Funktionen und Stetigkeit.- 5. Differentialrechnung.- 6. Integration.- 7. Die komplexe Exponentialfunktion und die trigonometrischen Funktionen.- 8.Vektorrechnung und Lineare Algebra.- 9. Fortgeschrittene Methoden der Linearen Algebra.- 10. Mehrdimensionale Differentialrechnung.- 11. Kombinatorik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
Andreas Knoblauch ist Professor für Informatik an der Hochschule Albstadt-Sigmaringen. Er unterrichtet dort in den Studiengängen Technische Informatik, IT-Security, Wirtschaftsinformatik, Systems Engineering und Data Science unter anderem Mathematik, Intelligente Systeme, Maschinelles Lernen und Mustererkennung. Daneben forscht er im Bereich Bildverarbeitung, Objekterkennung, Neuronale Netze, Neuromorphe Assoziativspeicher und Selbstreferentielles Autonomes Lernen.
Dieses Buch liefert eine kompakte aber fundierte Darstellung der wichtigsten Gebiete der Mathematik für Informatik, die insbesondere für Data Science, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen notwendig sind. Inhaltlich gehören dazu Grundlagen zu Logik und Beweisen, ein- und mehrdimensionale Analysis mit Differential- und Integralrechnung, Lineare Algebra mit Vektor- und Matrixrechnung, linearen Gleichungssystemen, Koordinatentransformationen, Eigenvektoren sowie Wahrscheinlichkeitsrechnung mit Grundlagen der Kombinatorik, Statistik und Informationstheorie. Trotz der kompakten Darstellung werden alle Konzepte und Sätze sorgfältig eingeführt und bewiesen. Nichts soll vom Himmel fallen, sondern aus Axiomen und elementaren Prinzipien hergeleitet werden. Ziel ist es beim Studierenden das befriedigende Gefühl zu erzeugen, alles von Grund auf verstanden zu haben, und nichts nur „glauben“ zu müssen.
ist Professor für Informatik an der Hochschule Albstadt-Sigmaringen. Er unterrichtet dort in den Studiengängen Technische Informatik, IT-Security, Wirtschaftsinformatik, Systems Engineering und Data Science unter anderem Mathematik, Intelligente Systeme, Maschinelles Lernen und Mustererkennung. Daneben forscht er im Bereich Bildverarbeitung, Objekterkennung, Neuronale Netze, Neuromorphe Assoziativspeicher und Selbstreferentielles Autonomes Lernen.
Der Inhalt Der Autor Andreas KnoblauchBeinhaltet die notwendige Mathematik für Informatik, insbesondere für Data Science und künstliche Intelligenz Begleitbuch für kompakte Grundlagen-Vorlesungen der Mathematik - Referenz für Kurse über Lernende Systeme Mit Aufgaben und Online-Musterlösungen
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