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Kurshandbuch
UPS-MNDAM
Advanced Mathematics Basics
Inhaltsverzeichnis
  1. Advanced Mathematics
Fakten zur Weiterbildung

Weiterbildung: Einzelmodullehrgang aus Master Artificial Intelligence (Quellstudiengang: 1110320c)

Kursart: Online-Vorlesung

Dauer: Vollzeit: 1 Monat / Teilzeit: 2 Monate

Wir bieten digitale Kursunterlagen an, um Ressourcen zu schonen und unseren Beitrag zum Umweltschutz zu leisten.

Niveau: Die Weiterbildung ist auf dem inhaltlichen Niveau eines Master Studiengangs.
Eine Weiterbildung auf Master-Niveau ist anspruchsvoller als auf Bachelor-Niveau. Vorhandenes Grundlagenwissen im gewählten Fachbereich ist deshalb von Vorteil.
Zugangsempfehlungen: Englisch auf B2 Niveau

Praxis-Austausch: Wöchentlich diskutieren Praxisexpert:innen mit Teilnehmenden aus verschiedenen Weiterbildungen aktuelle Fragestellungen, Tools und praktische Fallbeispiele in 90-minütigen Online-Veranstaltungen.

Kurs: DLMDSAM01-01
Advanced Mathematics
Fakten zum Modul

Modul: Advanced Mathematics (DLMDSAM-01)

Niveau: Master

Unterrichtssprache: English

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Examen, 90 Minuten
Kurse im Modul:
  • DLMDSAM01-01 (Advanced Mathematics)
Kursbeschreibung
Modern techniques to analyze data and derive predictions for future events are deeply rooted in mathematical techniques.
Kursinhalte
  1. Calculus
    1. Differentiation
    2. Integration
    3. Partial Differentiation
    4. Vector Analysis
  2. Integral Transformations
    1. Convolution
    2. Complex Numbers
    3. Fourier Series
    4. Fourier Transformation
  3. Vector Algebra
    1. Scalars and Vectors
    2. Addition and Subtraction of Vectors
    3. Multiplication of Vectors, Vector Product, Scalar Product
  4. Vector Calculus
    1. Differentiation of Vectors
    2. Integration of Vectors
    3. Scalar and Vector Fields
    4. Vector Operators
  5. Matrices and Vector Spaces
    1. Basic Matrix Algebra and Systems of Linear Equations
    2. Transpose, Trace, Determinant, and Inverse of a Matrix
    3. Eigenvalues, Eigenvectors, and Diagonalization
    4. Tensors
  6. Information Theory
    1. Mean Squared Error (MSE) and Simple Linear Regression
    2. Area Under the ROC Curve and Gini Index
    3. Entropy
    4. Cross Entropy

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