Algèbre linéaire complète pour la science des données et l’apprentissage automatique


Algèbre linéaire complète pour la science des données et l'apprentissage automatique

Algèbre linéaire pour Science des données, Big Data, Apprentissage automatique, Ingénierie et informatique. Algèbre linéaire principale

Ce que vous allez apprendre

  • Principes de base de l’algèbre linéaire et comment réussir votre examen d’algèbre linéaire
  • Bases des matrices (notation, dimensions, types, adressage des entrées, etc.)
  • Opérations sur une seule matrice, par exemple, multiplication scalaire, transposition, déterminant et adjoint
  • Opérations sur deux matrices, y compris l’addition, la soustraction et la multiplication de matrices
  • Exécution d’opérations élémentaires sur les lignes et recherche de formulaires échelons (REF & RREF)
  • Inverses, y compris les matrices inversibles et singulières, et la méthode Cofactor
  • Résolution de systèmes d’équations linéaires à l’aide de matrices et de matrices inverses, y compris la règle de Cramer pour résoudre AX = B
  • Propriétés des déterminants et comment effectuer l’élimination de Gauss-Jordan
  • Matrices en tant que vecteurs, y compris l’addition et la soustraction de vecteurs, la règle tête-à-queue, les composants, la magnitude et le point médian d’un vecteur
  • Espaces vectoriels, y compris les dimensions, les espaces euclidiens, les propriétés de fermeture et les axiomes
  • Combinaisons linéaires et portée, ensemble couvrant pour un espace vectoriel et une dépendance linéaire
  • Sous-espace et espace nul d’une matrice, produits matrice-vecteur
  • Base et base standard, et vérifier si un ensemble de vecteurs donnés forme la base d’un espace vectoriel
  • Valeurs propres et vecteurs propres, y compris comment trouver les valeurs propres et les vecteurs propres correspondants
  • Concepts de base de l’algèbre (en BONUS)
  • Et bien plus…..

Exigences

  • Une passion pour l’apprentissage des matrices et des vecteurs
  • Capacité à effectuer des opérations mathématiques de base (+, -, x, ÷) sur des nombres et des fractions
  • Connaissance de la résolution d’une équation linéaire (par exemple, trouver x dans 3x-4 = 11)
  • Comprendre les concepts de base de l’algèbre, par exemple, les pouvoirs et les racines, la simplification des fractions, la factorisation, la résolution d’équations et le dessin de graphiques.
  • Il vous suffit de connaître les mathématiques de base et Algèbre pour suivre ce cours d’algèbre linéaire complète pour la science des données et l’apprentissage automatique.
  • Et la meilleure chose est que la plupart des sujets prérequis ci-dessus sont couverts dans le cours d’Algèbre linéaire complète pour la science des données et l’apprentissage automatique. 🙂

La description

VOULEZ-VOUS APPRENDRE L’ALGÈBRE LINÉAIRE DE FAÇON FACILE?

Génial!

Avec plus de 22 heures de contenu et plus de 200 leçons vidéo, ce cours d’algèbre linéaire complet pour la science des données et l’apprentissage automatique couvre tout en algèbre linéaire, du début à la fin!

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Chaque concept est expliqué dans un langage simple et des questionnaires et des devoirs (avec des solutions!) Vous aident à tester vos concepts au fur et à mesure que vous avancez.

Que vous soyez un étudiant, un professionnel ou un passionné de mathématiques, ce cours d’Algèbre linéaire complète pour la science des données et l’apprentissage automatique vous guide à travers les concepts de base de l’algèbre linéaire de manière simple et amusante!

VOICI CE QUE VOUS APPRENDREZ:

· Principes de base de l’algèbre linéaire et comment réussir votre examen d’algèbre linéaire

· Bases des matrices, y compris la notation, les dimensions, les types, l’adressage des entrées, etc.

· Opérations sur une seule matrice, par ex. multiplication scalaire, transposée, déterminant, adjoint etc.

· Opérations sur deux matrices, y compris l’addition, la soustraction et la multiplication

· Effectuer des opérations élémentaires sur les lignes et trouver des formulaires échelons (REF & RREF)

· Inverses, y compris les matrices inversibles et singulières, et la méthode Cofactor

· Résolution de systèmes d’équations à l’aide de matrices et de matrices inverses, y compris la règle de Cramer pour résoudre AX = B

· Effectuer l’élimination de Gauss-Jordan

· Propriétés des déterminants et comment les utiliser pour obtenir des informations

· Matrices en tant que vecteurs, y compris l’addition et la soustraction de vecteurs, la règle tête-à-queue, les composants, la magnitude et le point médian d’un vecteur

· Combinaisons linéaires de vecteurs et d’étendue

· Espaces vectoriels, y compris les dimensions, les espaces euclidiens, les propriétés de fermeture et les axiomes

· Sous-espace et espace nul d’une matrice, produits matrice-vecteur

· Spanning set pour un espace vectoriel et une dépendance linéaire

· Base et base standard, et vérification si un ensemble de vecteurs donnés forme la base d’un espace vectoriel

· Valeurs propres et vecteurs propres, y compris comment trouver les valeurs propres et les vecteurs propres correspondants

· Concepts de base de l’algèbre (en BONUS)

· Et bien plus…..

VOICI CE QUE VOUS OBTENEZ AU COURS:

Leçons vidéo: Regardez par-dessus mon épaule pendant que j’explique tous les concepts d’algèbre linéaire dans un langage simple et facile à comprendre. Tout est enseigné à partir de zéro et aucune connaissance préalable n’est supposée.

Exemples résolus: Chaque sujet est expliqué à l’aide d’exemples résolus, du début à la fin. Cette approche basée sur des problèmes est idéale, en particulier pour les débutants qui souhaitent mettre en pratique leurs concepts mathématiques tout en apprenant.

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Quiz: lorsque vous pensez avoir bien compris un concept, testez-le en répondant au quiz correspondant. Si vous réussissez, génial! Sinon, passez en revue les leçons suggérées, repassez le quiz ou demandez de l’aide dans la section Q / R.

Affectations: Les affectations multiples vous offrent une chance de pratique supplémentaire en résolvant des ensembles de problèmes pertinents et perspicaces (avec des solutions fournies)

À la fin de ce cours d’algèbre linéaire complète pour la science des données et l’apprentissage automatique, vous vous sentirez en confiance et à l’aise avec tous les sujets d’algèbre linéaire abordés dans ce cours d’algèbre linéaire complet pour la science des données et l’apprentissage automatique!

POURQUOI DEVRIEZ-VOUS APPRENDRE L’ALGÈBRE LINÉAIRE?

· L’algèbre linéaire est une condition préalable à de nombreuses carrières lucratives, y compris la science des données, l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, les mathématiques financières, l’ingénierie des données, etc.

· Maîtriser l’algèbre linéaire vous ouvrira les portes de nombreuses carrières très demandées

POURQUOI APPRENDRE L’ALGÈBRE LINÉAIRE DE MOI?

J’ai suivi ce cours d’algèbre linéaire à l’Université de l’Illinois à Urbana Champaign, l’une des 5 meilleures écoles d’ingénieurs du pays. J’ai suivi les mêmes normes lors de la conception de ce cours d’algèbre linéaire complète pour la science des données et l’apprentissage automatique.

J’ai enseigné divers cours de mathématiques et d’ingénierie pendant plus de 10 ans dans des écoles aux États-Unis, en Asie et en Afrique. Je crois fermement que je peux décomposer des concepts complexes en morceaux d’informations facilement compréhensibles pour vous!

Je fournis support premium pour tous mes étudiants – donc si jamais vous êtes bloqué ou avez une question, postez-la simplement sur le tableau de bord du cours d’Algèbre linéaire complète pour la science des données et l’apprentissage automatique et je serai là pour vous aider de manière rapide et conviviale!

Mon objectif est d’en faire le meilleur cours d’algèbre linéaire et de mathématiques en ligne, et je ferai tout mon possible pour vous aider à apprendre.

VOICI CE QUE LES ÉLÈVES DISENT À PROPOS DE CE COURS:

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« J’ai vraiment apprécié ce cours d’algèbre linéaire complète pour la science des données et l’apprentissage automatique. J’avais besoin de mieux comprendre et d’avoir une bonne base d’algèbre linéaire pour la science des données et l’apprentissage automatique, et Kashif était absolument livré. Il s’agit certainement d’un cours Zero to Hero sur l’algèbre linéaire, à mon avis, et je le recommande vivement à tous ceux qui sont sur le même chemin que moi. Rien que de la reconnaissance pour cet auteur. – I. Valderrama

«J’aurais aimé avoir trouvé ça plus tôt» – Dan.

«Bonnes explications. Un enseignement solide »- J. P. Baugh

“Excellent cours! Le matériel de cours d’Algèbre linéaire complète pour la science des données et l’apprentissage automatique est excellent, l’explication est évidente et chaque nouveau concept est fourni avec des exemples qui rendent l’expérience encore meilleure! L’instructeur prend toujours le temps de répondre aux questions publiées dans Q&R. Du nouveau matériel est constamment ajouté au cours d’Algèbre linéaire complète pour la science des données et l’apprentissage automatique. Merci! » – K. Geagea.

VOUS OBTENEZ ÉGALEMENT:

· Accès à vie à «Algèbre linéaire complète pour la science des données et l’apprentissage automatique»

· Support amical dans la section Q&R

· Certificat d’achèvement Udemy disponible en téléchargement

· Garantie de remboursement de 30 jours, sans poser de questions

INSCRIVEZ-VOUS AUJOURD’HUI!

N’hésitez pas à consulter le plan de cours d’Algèbre linéaire complète pour la science des données et l’apprentissage automatique ci-dessous ou regardez les leçons d’aperçu gratuites. Ou allez-y et inscrivez-vous maintenant.

J’ai hâte que vous vous lanciez avec l’algèbre linéaire.

À votre santé,
Kashif

À qui s’adresse ce cours:

  • Les étudiants inscrits ou prévoyant de s’inscrire à un cours d’algèbre linéaire et qui veulent y exceller.
  • Professionnels qui ont besoin d’un recyclage en mathématiques, en particulier en algèbre et en algèbre linéaire
  • Ingénieurs, scientifiques et mathématiciens qui souhaitent travailler avec des systèmes linéaires et des espaces vectoriels
  • Quiconque souhaite maîtriser l’algèbre linéaire pour la science des données,

Créé par Kashif Altaf, A. Zulfiqar
Dernière mise à jour 8/2020
Anglais
Taille: 1,39 Go

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