Această carte didactică este un ghid amplu și practic pentru înțelegerea algebrei liniare, de la principiile fundamentale până la aplicațiile avansate din învățarea automată. Concepută pentru studenți, cercetători și profesioniști din domeniul inteligenței artificiale, al științei datelor și al ingineriei, cartea îmbină rigoarea matematică cu aplicabilitatea practică, folosind Python și biblioteci populare precum NumPy, SciPy, Matplotlib și scikit-learn.
Pornind de la vectori și matrici, textul abordează sisteme de ecuații liniare, transformări, factorizări, valori proprii și spații vectoriale, apoi se extinde la ortogonalitate, factorizarea matricilor (de exemplu, SVD, QR, LU), tensori și optimizare. Fiecare concept este prezentat printr-o perspectivă geometrică intuitivă, exemple detaliate și cod Python explicat pas cu pas. Capitolele includ reprezentări vizuale, rezultate ale codului și exerciții care consolidează atât înțelegerea teoretică, cât și competențele de calcul. Exemple din lumea reală arată cum stau conceptele fundamentale la baza algoritmilor folosiți în regresie, PCA, compresia imaginilor, rețele neuronale și nu numai.
Fie că este destinată începătorilor care doresc să înțeleagă conceptele fundamentale ale învățării automate, fie celor cu cunoștințe avansate care explorează metode spectrale și descompuneri de tensori, această carte este o resursă versatilă, fundamentată matematic și susținută de cod.
