Undergraduate Certificate in Advanced AI Mathematics
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Über diesen Kurs
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2 Monate zum Abschließen
bei 2-3 Stunden pro Woche
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Kursdetails
• Calculus III: Multivariable calculus, partial derivatives, multiple integrals, and vector calculus.
• Linear Algebra: Vector spaces, matrix algebra, determinants, and eigenvalues.
• Probability Theory: Random variables, probability distributions, expectation, and conditional probability.
• Statistical Inference: Hypothesis testing, confidence intervals, maximum likelihood estimation, and Bayesian inference.
• Optimization: Linear, quadratic, and nonlinear optimization, Lagrange multipliers, and convex optimization.
• Discrete Mathematics: Set theory, logic, relations, graphs, and trees.
• Numerical Analysis: Numerical differentiation, integration, interpolation, and root-finding algorithms.
• Machine Learning Theory: Supervised, unsupervised, and reinforcement learning, bias-variance trade-off, and model selection.
• Deep Learning Theory: Neural networks, backpropagation, convolutional neural networks, recurrent neural networks, and transformers.
Karriereweg
Karriereweg wird generiert...
Zugangsvoraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis des Themas
- Englischkenntnisse
- Computer- und Internetzugang
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Engagement, den Kurs abzuschließen
Keine vorherigen formalen Qualifikationen erforderlich. Kurs für Zugänglichkeit konzipiert.
Kursstatus
Dieser Kurs vermittelt praktisches Wissen und Fähigkeiten für die berufliche Entwicklung. Er ist:
- Nicht von einer anerkannten Stelle akkreditiert
- Nicht von einer autorisierten Institution reguliert
- Ergänzend zu formalen Qualifikationen
Sie erhalten ein Abschlusszertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses.
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Häufig gestellte Fragen
Kursgebühr
- 3-4 Stunden pro Woche
- Frühe Zertifikatslieferung
- Offene Einschreibung - jederzeit beginnen
- 2-3 Stunden pro Woche
- Regelmäßige Zertifikatslieferung
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- Voller Kurszugang
- Digitales Zertifikat
- Kursmaterialien
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