Bli med på et spennende læringsreise hvor lineær algebra og de grunnleggende prinsippene bak dyp læring smelter sammen! I boken 'Linear Algebra and Learning from Data', skrevet av Professor Gilbert Strang, anerkjent forfatter av 'Introduction to Linear Algebra', får leserne en unik tilgang til en grundig innføring i lineær algebra kombinert med dyp læring og nevrale nettverk. Denne lettfattelige, men grundige læreboken gir en helhetlig kurs i lineær algebra og relaterte matematiske emner, som er essensielle for å forstå læring fra data. Blant temas som dekkes er de fire fundamentale undersystemene, singulære verdidekomposisjoner, spesielle matriser, store matriseberegningsteknikker, komprimert sensing, sannsynlighet og statistikk, optimalisering, oppbygningen av nevrale nettverk, samt stochastisk gradientavsteg og backpropagation.
