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Klausurvorbereitung auf Analysis (Mathestudium)?

Hallo zusammen!

Ich besuche aktuell das Modul Analysis II in Mathe. Ende August schreiben wir darin die Abschlussklausur, also über Ana I und Ana II.

Dazu habe ich mir überlegt folgendes zu tun:

  1. Die gesamte Vorlesung durchgehen (auf Beweise erstmal keinen Fokus setzen). Dabei alles versuchen zu verstehen, wichtiges markieren und Fragen/Unklarheiten aufheben.
  2. -Sowie auch wichtige Zusammenhänge von Konzepte rausschreiben.
  3. Im Zuge des Durchgehen auch extra Überblicke erstellen, in denen ich alles wichtige reinschreibe, auch mit Infos aus dem Internet. Damit meine ich z.B. für Differentialgleichungen das wichtigste, wie Lösungsmethoden, Lösungsverfahren, die man bei gewissen Diff’gleichungen immer wieder anwenden kann und sonstige wichtige Aussagen über jene. So dass ich letztlich die Konzepte einfach sehr gut verstehe und verinnerliche.
  4. Nach jedem Kapitel dann entsprechende Übungsaufgaben aus dem Internet oder unsere eigenen aus der Übung rechnen. Auch ggf. versuchen einzelne Aussagen aus der Vorlesung selbstständig zu beweisen.
  5. - Im Zuge der Rechnung von Übungen allgemeine Lösungsmethoden und -verfahren für bestimmte Aufgabentypen rausschreiben.
  6. Wenn ich die Vorlesung durchgegangen bin und schon mal Übungsaufgaben gerechnet habe, auch wichtige Beweise von zentralen Sätzen anschauen.
  7. Dann eben nochmal alle Übungsaufgaben von unserer Vorlesung bearbeiten.
  8. Während der genannten Schritte aber auch die wichtigsten Definitionen und Sätze in Anki lernen.
  9. Zum Schluss so viele Altklausuren wie möglich rechnen.

Der Fokus liegt beim Lernen bei mir allerdings auf dem Bearbeiten von Übungsaufgaben und nicht bei der Vorlesung.

Habt ihr Anmerkungen oder Ergänzungen/Tipps zu meiner, sowie ganz andere Vorgehensweise bei der Klausurvorbereitung in Mathe (Analysis)? Wie lernt ihr für Mathe-Themen?

Habt ihr sonst noch gute Online-Ressourcen, wie Gruppen, in denen man Fragen stellen kann, Lerngruppen für Mathe vielleicht als Discord-Server oder Webseite, sowie irgendein Online-Kurs, welcher die Themen nochmal behandelt und beim Verständnis hilft? Oder hat jemand Lust sich zu vernetzen, wenn er auch gerade in dieser Phase ist?

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Weg zum KI-Ingenieur?

Hallo liebe Comunity,

ich gehe im Moment noch in die Schule, könnte mir aber vorstellen zukünftig etwas im Bereich des maschinellen Lernens zu machen. Deswegen würde ich gerne jetzt schon einen Grundstein dafür legen. Ich habe mich aber gefragt, wie man da am besten einsteigen könnte. Mein Plan war es jetzt, erst mal meine mathematischen Kentnisse aufzufrischen und den Schulstoff der letzen Jahre Mathe zu wiederholen. Darauf aufbauend wollte ich dann in die höhere Mathematik einsteigen und mich mit linearer Algebra, Stochastik & Statistik befassen.

Danach würde ich dann beginnen mir das Programmieren beizubringen. In Python kenne ich mich schon ein bisschen aus, aber ich würde mein Können als definitiv ausbaufähig beschreiben.

Als letzen Schritt würde ich mich dann mit KI-spezifischen Themen auseinandersetzen. Da hab ich mir jedoch noch nichts genaueres überlegt. Wahrscheinlich beständer der Teil dann darin, die Struktur von neuronalen Netzen tiefer zu durchblicken, mit KI-Frameworks zu experimentieren und verschiedene Trainingsmethoden auszuprobieren (Supervised learning, Reinforcment learning, etc.)

Aber ich bin halt echt alles andere als Experte in diesem Bereich (das will ich ja erst noch werden in Zukunft). Deswegen bitte ich darum, mögliche Fehler in meiner Nachricht zu entschuldigen.

Jetzt zu meiner Frage an alle, die sich mit KI auskennen, selber in diesem Bereich tätig sind oder sich auf dem Weg dahin befinden.

Was haltet ihr von meinem Plan. Würdet ihr anders vorgehen? habe ich irgendetwas wichtiges vergessen? Würdet ihr das Erlernen dieser Fähigkeiten anders strukturieren?

Über eine simple Bewertung und ein paar Ratschläge würde ich mich sehr freuen.

Viele Grüße und noch einen schönen Sonntag :)

Mathematik, Framework, Informatik, künstliche Intelligenz, lineare Algebra, Statistik, Stochastik, Machine Learning, Data Science

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