Einführung
Mathematik für Informatik und Data Science (eBook, PDF) (ISBN: 9783662694794) stellt ein unverzichtbares literarisches Werk dar, das die Brücke zwischen theoretischer Mathematik und praktischer Anwendung in modernen Technologiefeldern schlägt. Dieses Buch adressiert die wachsende Nachfrage nach fundierten mathematischen Kenntnissen in der Informatik und Data Science, indem es essenzielle Konzepte verständlich aufbereitet. Es dient sowohl Studierenden als auch Professionals als zuverlässige Ressource, um komplexe Problemstellungen zu meistern und algorithmisches Denken zu vertiefen.
Zusammenfassung
Das Werk gliedert sich in mehrere thematische Schwerpunkte, beginnend mit den Grundlagen der diskreten Mathematik, Logik und Mengenlehre, die das Fundament für informatische Strukturen bilden. Anschließend taucht es tief in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik ein, welche für Data Science unerlässlich sind, und behandelt fortgeschrittene Themen wie lineare Algebra, Optimierung und Analysis. Jedes Kapitel verbindet theoretische Erklärungen mit praxisnahen Beispielen und Anwendungen aus der Softwareentwicklung, dem maschinellen Lernen und der Datenanalyse, wodurch abstrakte Konzepte greifbar werden. Übungsaufgaben und Fallstudien runden den Inhalt ab und ermöglichen eine aktive Auseinandersetzung mit dem Stoff.
Über den Autor
Andreas Knoblauch ist ein erfahrener Wissenschaftler und Dozent mit umfangreicher Expertise im Bereich der theoretischen Informatik und angewandten Mathematik. Seine Forschungsschwerpunkte liegen unter anderem in neuronalen Netzen, Algorithmen und mathematischer Modellierung, was ihm ein profundes Verständnis für die Schnittstelle zwischen Mathematik und Informatik verleiht. Durch seine langjährige Lehrtätigkeit an Hochschulen verfügt er über die didaktische Kompetenz, komplexe Sachverhalte anschaulich und nachvollziehbar zu vermitteln.
Kurz gefasst
Zusammenfassend bietet dieses eBook eine umfassende Einführung in die mathematischen Grundlagen, die für Informatik und Data Science relevant sind, und verbindet Theorie mit Anwendung. Es eignet sich ideal für Studierende, die sich auf Prüfungen vorbereiten, sowie für Praktiker, die ihr Wissen auffrischen oder erweitern möchten. Mit klaren Erklärungen, praktischen Beispielen und einer strukturierten Herangehensweise stellt es ein wertvolles Nachschlagewerk dar, das mathematische Konzepte lebendig und zugänglich macht.
ISBN: 9783662694794
Dieses Buch liefert eine kompakte aber fundierte Darstellung der wichtigsten Gebiete der Mathematik für Informatik, die insbesondere für Data Science, Künstliche Intelligen… Mehr…
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Mathematik für Informatik und Data Science: Eine fundierte Einführung in Logik, Analysis, Lineare Algebra und Stochastik für Künstliche Intelligenz un - neues Buch
ISBN: 9783662694794
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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
| Autor: | |
| Titel: | |
| ISBN-Nummer: |
Einführung
Mathematik für Informatik und Data Science (eBook, PDF) (ISBN: 9783662694794) stellt ein unverzichtbares literarisches Werk dar, das die Brücke zwischen theoretischer Mathematik und praktischer Anwendung in modernen Technologiefeldern schlägt. Dieses Buch adressiert die wachsende Nachfrage nach fundierten mathematischen Kenntnissen in der Informatik und Data Science, indem es essenzielle Konzepte verständlich aufbereitet. Es dient sowohl Studierenden als auch Professionals als zuverlässige Ressource, um komplexe Problemstellungen zu meistern und algorithmisches Denken zu vertiefen.
Zusammenfassung
Das Werk gliedert sich in mehrere thematische Schwerpunkte, beginnend mit den Grundlagen der diskreten Mathematik, Logik und Mengenlehre, die das Fundament für informatische Strukturen bilden. Anschließend taucht es tief in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik ein, welche für Data Science unerlässlich sind, und behandelt fortgeschrittene Themen wie lineare Algebra, Optimierung und Analysis. Jedes Kapitel verbindet theoretische Erklärungen mit praxisnahen Beispielen und Anwendungen aus der Softwareentwicklung, dem maschinellen Lernen und der Datenanalyse, wodurch abstrakte Konzepte greifbar werden. Übungsaufgaben und Fallstudien runden den Inhalt ab und ermöglichen eine aktive Auseinandersetzung mit dem Stoff.
Über den Autor
Andreas Knoblauch ist ein erfahrener Wissenschaftler und Dozent mit umfangreicher Expertise im Bereich der theoretischen Informatik und angewandten Mathematik. Seine Forschungsschwerpunkte liegen unter anderem in neuronalen Netzen, Algorithmen und mathematischer Modellierung, was ihm ein profundes Verständnis für die Schnittstelle zwischen Mathematik und Informatik verleiht. Durch seine langjährige Lehrtätigkeit an Hochschulen verfügt er über die didaktische Kompetenz, komplexe Sachverhalte anschaulich und nachvollziehbar zu vermitteln.
Kurz gefasst
Zusammenfassend bietet dieses eBook eine umfassende Einführung in die mathematischen Grundlagen, die für Informatik und Data Science relevant sind, und verbindet Theorie mit Anwendung. Es eignet sich ideal für Studierende, die sich auf Prüfungen vorbereiten, sowie für Praktiker, die ihr Wissen auffrischen oder erweitern möchten. Mit klaren Erklärungen, praktischen Beispielen und einer strukturierten Herangehensweise stellt es ein wertvolles Nachschlagewerk dar, das mathematische Konzepte lebendig und zugänglich macht.
Detailangaben zum Buch - Mathematik für Informatik und Data Science
EAN (ISBN-13): 9783662694794
Herausgeber: Springer Berlin Heidelberg
Buch in der Datenbank seit 2024-12-20T05:02:24+01:00 (Berlin)
Buch zuletzt gefunden am 2026-08-17T09:42:43+02:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9783662694794
ISBN - alternative Schreibweisen:
978-3-662-69479-4
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: knoblauch
Titel des Buches: data, mathematik stochastik
Daten vom Verlag:
Autor/in: Andreas Knoblauch, (ORCID: 0000000225340250)
Titel: Life Science and Basic Disciplines (German Language); 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: 2024-12-18
Berlin; Heidelberg; DE
Sprache: Deutsch
37,99 € (DE)
39,10 € (AT)
40,50 CHF (CH)
Available
XIII, 439 S. 95 Abb.
EA; E101; Nonbooks, PBS / Informatik, EDV/Informatik; Datenbanken; Verstehen; 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; BC
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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