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Mathematik-Kurse

Mathematik-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie mathematische Konzepte aufgebaut sind und in verschiedenen Kontexten angewendet werden. Sie können Fähigkeiten in Algebra, Analyse, Statistik und Problemlösestrategien aufbauen. Viele Kurse nutzen Beispiele, Übungen und Visualisierungen zur Unterstützung des Lernens.


Beliebte Mathematik Kurse & Zertifikate


  • U

    University of California San Diego

    Einführung in die diskrete Mathematik für die Computerwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Kombinatorik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Python-Programmierung, Datenstrukturen, Bayessche Statistik, Verschlüsselung, Kryptographie-Standards für öffentliche Schlüssel (PKCS), Computergestützte Logik, Wahrscheinlichkeit, Theoretische Informatik, Computergestütztes Denken, Cybersicherheit, Netzwerkanalyse, Kryptographie, Logisches Denken, Deduktive Argumentation, Graphentheorie, Visualisierung (Computergrafik), Arithmetik

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    3684 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Mathematics for Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Analysis, Computational Logic, Engineering Calculations, Trigonometry, Linear Algebra, Engineering Analysis, Logical Reasoning, Deductive Reasoning, Probability & Statistics, Statistical Analysis, Calculus, Analytical Skills, Bayesian Statistics, Differential Equations, Programming Principles, Statistical Inference, Theoretical Computer Science, Numerical Analysis, Descriptive Analytics, Applied Mathematics

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    193 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Foundational Mathematics for AI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Statistics, Linear Algebra, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, Artificial Intelligence, Probability, Regression Analysis, Calculus, Statistical Analysis, Advanced Mathematics, Applied Mathematics, Probability Distribution, Mathematical Modeling, Statistical Modeling, Machine Learning Algorithms, Dimensionality Reduction

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    10 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandte Mathematik, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Mathematische Modellierung, Methoden des Maschinellen Lernens, Dimensionalitätsreduktion, Algebra, Datenvorverarbeitung, Lineare Algebra, Fortgeschrittene Mathematik, NumPy, Datenmanipulation

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2322 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Pennsylvania

    Kalkül: Eine Variable Teil 1 - Funktionen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandte Mathematik, Technische Berechnungen, Derivate, Algebra, Infinitesimalrechnung, Mathematische Theorie & Analyse, Fortgeschrittene Mathematik

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    2368 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of London

    Mathematik für Computerwissenschaften

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandte Mathematik, Mathematische Modellierung, Informatik, Algebra, Systeme der Messung, Computergestütztes Denken, Kryptographie, Arithmetik, Allgemeine Mathematik

    4,2
    Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
    ·
    277 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • S

    Shanghai Jiao Tong University

    Diskrete Mathematik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenstrukturen, Algorithmen, Kombinatorik, Informatik, Theoretische Informatik, Netzwerkanalyse, Computergestütztes Denken, Mathematische Theorie & Analyse, Fortgeschrittene Mathematik, Graphentheorie

    3,3
    Bewertung, 3,3 von 5 Sternen
    ·
    202 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    Imperial College London

    Mathematik für maschinelles Lernen: Lineare Algebra

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandte Mathematik, Algorithmen, Python-Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Lineare Algebra, Jupyter, NumPy

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    12.562 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Trends im Bereich KI
    Trends im Bereich KI
    A

    Amazon Web Services

    Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, AI Enablement, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning, Digital Transformation

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2949 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • T

    The University of Sydney

    Introduction to Linear Algebra

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Linear Algebra, Markov Model, Geometry, Arithmetic, Algebra, General Mathematics, Advanced Mathematics, Probability, Mathematics and Mathematical Modeling, Mathematical Theory & Analysis, Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Statistical Methods, Vector Databases, Engineering Analysis, Computational Logic

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    41 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, A/B-Tests, Datenwissenschaft, Bayessche Statistik, Statistische Analyse, Statistische Visualisierung, Deskriptive Statistik, Statistisches maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Explorative Datenanalyse, Statistische Hypothesentests, Stichproben (Statistik), Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeit

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    679 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    Imperial College London

    Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Mathematische Modellierung, Python-Programmierung, Derivate, Infinitesimalrechnung, Lineare Algebra, Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Fortgeschrittene Mathematik, Künstliche neuronale Netze

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    5765 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

1234…61

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten mathematics Kurse

  • Einführung in die diskrete Mathematik für die Computerwissenschaft: University of California San Diego
  • Mathematics for Engineering: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • Foundational Mathematics for AI: Johns Hopkins University
  • Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • Kalkül: Eine Variable Teil 1 - Funktionen: University of Pennsylvania
  • Mathematik für Computerwissenschaften: University of London
  • Diskrete Mathematik: Shanghai Jiao Tong University
  • Mathematik für maschinelles Lernen: Lineare Algebra: Imperial College London
  • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
  • Introduction to Linear Algebra: The University of Sydney

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