Aktualisiert im Mai 2025.

Dieser Kurs bietet jetzt den Coursera Coach! Eine intelligentere Art zu lernen mit interaktiven Echtzeit-Gesprächen, die Ihnen helfen, Ihr Wissen zu testen, Annahmen zu hinterfragen und Ihr Verständnis im Laufe des Kurses zu vertiefen. Dieser Kurs soll Ihnen die faszinierende Welt der Matrixrechnung näherbringen, wobei der Schwerpunkt insbesondere auf deren Anwendung in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen liegt. Am Ende des Kurses verfügen Sie über eine solide Grundlage in den wesentlichen Konzepten der Matrixrechnung, wie beispielsweise Matrix- und Vektorableitungen, Optimierungstechniken und deren praktische Anwendungen in Modellen des maschinellen Lernens. Außerdem lernen Sie, sich durch ein tiefgreifendes Verständnis der Matrixrechnung in den Komplexitäten datengesteuerter Algorithmen zurechtzufinden. Die Reise beginnt mit einer Einführung in den Kurs, in der die wichtigsten Themen vorgestellt und Strategien für den Erfolg aufgezeigt werden. Sie erhalten praktische Anleitungen zum Zugriff auf den wesentlichen Kurscode, sodass Sie sich mit praxisnahen Übungen auseinandersetzen können. Der erste Hauptabschnitt befasst sich eingehend mit Matrix- und Vektorableitungen und behandelt grundlegende Konzepte wie lineare Formen, quadratische Formen und Kettenregeln. Jeder Abschnitt enthält praktische Übungen, um Ihr Verständnis dieser Themen und ihrer Anwendungen zu festigen, beispielsweise durch das Lösen von Problemen der kleinsten Quadrate und der Gaußschen Verteilung. Der zweite Teil des Kurses befasst sich eingehend mit Optimierungstechniken, die für die Verfeinerung von Modellen des maschinellen Lernens entscheidend sind. Sie werden Tests der zweiten Ableitung, den Gradientenabstieg und die Newton-Methode sowohl in einer als auch in mehreren Dimensionen untersuchen. Diese Methoden werden anhand von Python-Code veranschaulicht, um zu zeigen, wie Optimierungsstrategien in der Praxis umgesetzt werden. Durch die Anwendung dieser Techniken in verschiedenen Übungen entwickeln Sie die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um Algorithmen des maschinellen Lernens effizient zu optimieren. Dieser Kurs ist ideal für alle, die über Grundkenntnisse in Analysis und linearer Algebra verfügen und ihre Fähigkeiten im Bereich Data Science und maschinelles Lernen ausbauen möchten. Er eignet sich perfekt für Data Scientists, Interessierte am maschinellen Lernen und Forscher, die die mathematischen Grundlagen der Algorithmen kennenlernen möchten, die modernen datengesteuerten Technologien zugrunde liegen.