Mathematische Grundlagen für Maschinelles Lernen

• Termin:	Blockveranstaltung Di, 08.10. bis Fr, 11.10.2013 jeweils 10:00-17:00 Uhr
  Raum:	MAR 4.062
  Dozent:	Nico Goernitz (nico.goernitz@tu-berlin.de, Raum MAR 4.029)

Ziel

Das Ziel dieses Kurses ist es, die mathematischen Kenntnisse aus den Grundlagen des Modulen des Informatik Studiums, die für die Vorlesungen "Kognitive Algorithmen" und "Maschinelles Lernen" vorausgesetzt werden, aufzufrischen und zu vertiefen.

Dabei handelt es sich um Konzepte der Linearen Algebra (Vektorraume, Skalarprodukte, Orthogonale Vektoren, Matrizen als lineare Abbildungen, Determinanten, Eigenwerte- und Eigenvektoren) und Wahrscheinlichkeitstheorie (mehrdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Rechnen mit Erwartungswerten und Varianzen).

Dienstag - Gruppe, Koerper & (Euklidische) Vektorräume

• Folien

• Übungsaufgaben

• Hausaufgaben

Mittwoch - Lineare Abbildungen, Matrizen & Determinante

• Folien

• Übungsaufgaben

• Hausaufgaben

KLAUSUR

Die Klausur wird am Freitag (18.10.2013) im Raum MAR 4.033 stattfinden und 90min dauern. Falls notwendig bitte vorher beim Pruefungsamt anmelden!