Naturwissenschaften
Linear Algebra driven by Data Science
Das Lernangebot widmet sich der linearen Algebra - die Grundlage für praktische alle Entwicklungen im Bereich KI.
Go to courseWhat to expect
Das Lernangebot behandelt die lineare Algebra, einen Teil der Mathematik und gleichzeitig die Grundlage für praktisch alle Entwicklungen im Bereich Künstlicher Intelligenz. Das Erlernen der linearen Algebra wird verknüpft mit dem faszinierenden Anwendungsfeld der künstlichen neuronalen Netze (KNN). Daraus ergeben sich in natürlicher Weise Anwendungsbeisipiele, an denen die wesentlichen Konzepte der linearen Algebra erklärt werden können.
Learning objectives
Nach Abschluss des Lernangebots sind Lernende in der Lage,
- grundlegende Fachbegriffe der linearen Algebra zu beschreiben und zu erklären,
- den Zusammenhang von linearer Algebra und jeglicher Form von Künstlicher Intelligenz (KI) zu beschreiben,
- den Aufbau und die Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze zu erklären und
- die "Zukunftstechnologie" KI und deren realistische Reichweite kritisch zu reflektieren.
Learning method
Das Lernangebot besteht aus einem Selbstlernkurs, der Erklärtexte, Videos und verschiedene interaktive Aufgaben bietet. Das Lernangebot liegt auf einer externen Website, für die eine kostenlose Registrierung erforderlich ist.More info
Language:
Deutsch
Authors:
Prof. Dr. Thomas Schramm,
Prof. Dr. Ingenuin Gasser,
Dr. Sören Schwenker,
Prof. Dr. Ruedi Seiler,
Kay Zobel,
Dr. Alexander Lohse
Institutions:
HafenCity Universität Hamburg, Universität Hamburg
License:
CC BY
This course is licensed under CC BY. You may generally use the contents of this course freely if you cite the above-mentioned authors in the event of publication. Note that individual contents may be labeled with a different license.
Track:
Deep Track
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Maejo University (MJU) - Thailand
Polytechnic University of Bari (POLIBA) - Italy
Royal University of Agriculture (RUA) - Cambodia
Thai Nguyen University of Agriculture and Forestry (TUAF) - Vietnam
This project has been funded with support from the European
Commission.
This learning platform reflects the views only of the authors, and the
Commission cannot be held responsible for any use which may be made of
the information contained therein