diff --git a/.DS_Store b/.DS_Store
index 90a4744..99f59cc 100644
Binary files a/.DS_Store and b/.DS_Store differ
diff --git a/zusammenfassung/.DS_Store b/zusammenfassung/.DS_Store
new file mode 100644
index 0000000..e2fa447
Binary files /dev/null and b/zusammenfassung/.DS_Store differ
diff --git a/zusammenfassung/bilder/matrizen_addition.png b/zusammenfassung/bilder/matrizen_addition.png
new file mode 100644
index 0000000..2490c63
Binary files /dev/null and b/zusammenfassung/bilder/matrizen_addition.png differ
diff --git a/zusammenfassung/zusammenfassung.md b/zusammenfassung/zusammenfassung.md
index 492ff03..b5303b4 100644
--- a/zusammenfassung/zusammenfassung.md
+++ b/zusammenfassung/zusammenfassung.md
@@ -26,8 +26,13 @@
 |Batch Learning|Beim Batch-Lernen, auch Offline-Lernen genannt, wird ein maschinelles Lernmodell auf den gesamten Datensatz gleichzeitig trainiert, was zu einem statischen Modell führt, das nicht aus neuen Daten in der Produktion lernt und regelmässig mit aktualisierten Daten neu trainiert werden muss, um effektiv zu bleiben. |
 |Online Learning|In der Informatik ist Online-Maschinelles Lernen eine Methode des maschinellen Lernens, bei der Daten in sequenzieller Reihenfolge verfügbar werden und dazu verwendet werden, bei jedem Schritt den besten Prädiktor für zukünftige Daten zu aktualisieren. Dies steht im Gegensatz zu Batch-Lernverfahren, bei denen der beste Prädiktor durch das gleichzeitige Lernen anhand des gesamten Trainingsdatensatzes generiert wird.|
 |Instanzbasiertes Lernen|Eine einfache Methode besteht darin, dass das System direkt die Merkmale von neuen Datenpunkten mit denen der gelernten Datenpunkte vergleicht und ihre Ähnlichkeit vergleicht. Das bezeichnet man als instanzbasiertes Lernen. In der Trainingsphase lernt das System nur die Trainingsdaten.|
-|Matrizen||
-|||
+
+|Matrizen Operationen|Beispiel|
+|---|---|
+|Addition|![Matrix Addition](/bilder/matrix_addition.png "Matrix Addition")|
+|Multiplikation mit Vektor||
+|Multiplikation||
+|Transponierte Matrix||
 ## Herausforderungen
 ## Explorative Datenanalyse
 ## Lineare Regression