Isbn: 9783662694787 - mathematik für informatik und data science: eine fundierte einführung in logik, analysis, lineare algebra und stochastik für künstliche intelligenz ... intelligenz und maschinelles lernen (22 risultati)

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Paperback. Condizione: new. Paperback. Dieses Buch liefert eine kompakte aber fundierte Darstellung der wichtigsten Gebiete der Mathematik fuer Informatik, die insbesondere fuer Data Science, Kuenstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen notwendig sind. Inhaltlich gehoeren 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 Saetze sorgfaeltig eingefuehrt und bewiesen. Nichts soll vom Himmel fallen, sondern aus Axiomen und elementaren Prinzipien hergeleitet werden. Ziel ist es beim Studierenden das befriedigende Gefuehl zu erzeugen, alles von Grund auf verstanden zu haben, und nichts nur glauben zu muessen. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…

Paperback or Softback. Condizione: New. Mathematik F�r Informatik Und Data Science: Eine Fundierte Einf�hrung in Logik, Analysis, Lineare Algebra Und Stochastik F�r K�nstliche Intelligenz Un. Book.

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -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. 456 pp. Deutsch.…

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Paperback. Condizione: Brand New. 400 pages. German language. 9.44x6.61x9.61 inches. In Stock.

Condizione: New. Dieses Buch liefert eine kompakte aber fundierte Darstellung der wichtigsten Gebiete der Mathematik fuer Informatik, die insbesondere fuer Data Science, Kuenstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen notwendig sind. Inhaltlich gehoeren dazu Grundlagen zu Lo.

paperback. Condizione: Sehr gut. 456 Seiten; 9783662694787.2 Gewicht in Gramm: 1.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware - 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.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. Mathematik für Informatik und Data Science | Eine fundierte Einführung in Logik, Analysis, Lineare Algebra und Stochastik für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen | Andreas Knoblauch | Taschenbuch | Studienbücher Informatik | xiii | Deutsch | 2024 | Springer Spektrum | EAN 9783662694787 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.…

Paperback. Condizione: new. Paperback. Dieses Buch liefert eine kompakte aber fundierte Darstellung der wichtigsten Gebiete der Mathematik fuer Informatik, die insbesondere fuer Data Science, Kuenstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen notwendig sind. Inhaltlich gehoeren 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 Saetze sorgfaeltig eingefuehrt und bewiesen. Nichts soll vom Himmel fallen, sondern aus Axiomen und elementaren Prinzipien hergeleitet werden. Ziel ist es beim Studierenden das befriedigende Gefuehl zu erzeugen, alles von Grund auf verstanden zu haben, und nichts nur glauben zu muessen. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…

Condizione: gut. 2024. Mathematik für Informatik und Data Science: Eine fundierte Einführung in Logik, Analysis, Lineare Algebra und Stochastik für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Studienbücher Informatik) In deutscher Sprache. pages.

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Spektrum-Akademischer Vlg, Slevogtstraße 3-5, 69126 Heidelberg 456 pp. Deutsch.…