Vektorrechnung – die besten Beiträge

Mathe für Machine Learning Lernressourcen?

Hallo liebe Gutefrage-Community,

ich bin gerade noch am Gymnasium, möchte aber gerne schon mal die nötigen Mathekentnisse für ein späteres potenzielles Studium erwerben, welches in die Richtung Informatik geht. Und vor allem will ich in der Lage sein, meine eigenen KI-Modelle zu entwickeln. Unabhängig davon, ob man jetzt dafür zwingend Mathekentnisse braucht, oder man man das mit irgendwelchen Librarys umgehen kann ist mir nicht so wichtig. Ich möchte die zugrundeliegenden mathematischen Themen einfach nachvollziehen können. Meine aktuell geplante Ressource ist folgendes Buch:

https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf

Aber jetzt habe ich auch folgenden Artikel gefunden:

https://pabloinsente.github.io/intro-linear-algebra

Meine Frage ist jetzt, was auf euch einen didaktisch besseren Eindruck macht und auch eher für einen Gymnasiasten verständlich ist. Mir ist auch klar, dass sich der eine Artikel nur auf lineare Algebra konzentriert, während das Buch auch andere Themen abdeckt. Aber ich müsste mir für die anderen Themen aus dem Buch dann halt noch mal andere Quellen suchen oder so.

Darüber hinaus wollte ich mal fragen, ob ihr versuchen würdet so abstrakte Konzepte wie z.B. Matrizen geometrisch zu verstehen und auch Operationen wie Matrixmultiplikation oder ob ihr es als sinnvoller erachtet, Matrizen als Sammlung von Zahlen zu verstehen und die Regeln der Matrixmultiplikation einfach als Definition hinzunehmen, ohne zu versuchen jetzt eine besondere Intuition dafür zu entwickeln, zumal diese bei 100-dimensionalen-Vektorräumen ja auch nicht mehr hilfreich wäre, da sich glaube ich niemand 100 Dimensionen bildlich vorstellen kann.

Ich freue mich über jede Antwort, die mir als Anhaltspunkt dient, um mich zu orientieren und so möglichst effizient und zielstrebig lernen zu können.

Mathematik, Informatik, lineare Algebra, Matrix, Vektoren, Vektorrechnung, Machine Learning

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