ALGEBRA LINEARE - Un corso che va dalla teoria alla pratica!
Matrici, Sistemi Lineari, Spazi Vettoriali, Autospazio, Diagonalizzazione, Applicazioni Lineari, Cambiamento di Base
Description
Chi segue questo corso sarà capace di affrontare ogni problema di algebra lineare. E gli studenti di Informatica, precisamente, saranno capaci di cominciare a capire Machine learning. Appena finisco il corso di Algebra Lineare, comincio un altro corso, quello di Probabilità e Statistica. Sono tutti e tre importanti sia per gli esami a livello universitario, sia per l'ambiente lavorativo per chi vuole un posto su questa sezione!
Su questo corso vedremo, come si passa dalla teoria alla pratica. L'Algebra lineare e come un' algoritmo, se non si capisce il primo passo, si perde il prossimo! E' tutto collegato, non si può cominciare dalla diagonalizzazione se non si sa calcolare il determinante di una matrice ecc.
Algebra Lineare è un esame che chi non dà la massima attenzione dall'inizio, non potrà seguire in seguito, perché come ho detto anche prima è una materia concatenata. Su questo si bassa tutto il corso, facendo i capitoli da questo che si ha bisogno prima per capire il prossimo!
Tutto questo lo vedremo insieme non solo tramite dai video del corso, ma sarò sempre alla vostra disposizione.
Un corso che sicuramente ha aiutato chi l'ha scelto!
What You Will Learn!
- Prendi il corso in offerta, valida fino il 23-04-2024 applicando il seguente codice 0A26FE3391F575699636
- I concetti importanti sia per chi vuole affrontare gli esami universitari, sia per chi vuol cominciare con Data Analysis e Machine Learning.
- Vettori (Operazioni, Norma)
- Matrici (Operazioni, Eliminazione di Gauss, Calcolo di Determinante, Svillupi di Laplace, Regola di Sarrus, Rango, Pivot, Calcolo di Inversa, Gauss - Jordan)
- Sistemi Lineari (Metodo di Gauss, Regola di Cramer, Metodo di Rouché - Capelli, Metodo di Sostituzione)
- Spazi Vettoriali (Operazioni, Sottospazi, Vettori Linearmente Indipendenti - Dipendenti, Base e Dimensione, Gram - Schmind, Complemento Ortogonale)
- Diagonalizzazione (Autovalori, Autovettori, Polinomio Caratteristico, Teorema di Caylay - Hamilton, Proprietà del Polinomio Caratteristico, Matrici Simmetriche)
- Applicazioni Lineari (Kernel, Immagine, Teorema della Dimensione, Isomorfismo, Epimorfismo, Monomorfismo)
- Cambiamento di Base
- Programmazione in Python (Calcolo di Determinante, Inversa, Autovalori & Autovettori, Polinomio Caratteristico, Diagonalizzazione, Matrice elevata in un Numero)
Who Should Attend!
- Studenti di Informatica, Studenti di Ingegneria, Studenti di Scienze
- Svillupatori di Data science e Machine Learning