人工智能的基石是数学，没有数学基础科学的支持，人工智能很难行稳至远。
—中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗
入行人工智能，所谓的门槛和挑战本质是你对数学知识的掌握程度。
数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。
今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识，具体来说包括：
线性代数：如何将研究对象形式化？
微积分：如何深刻理解连续变化？
概率论：如何描述统计规律？
数理统计：如何以小见大？
最优化理论：如何找到最优解？
而这些知识，你都掌握了吗？
最近有很多同学都跟我吐槽说：
数学涵盖内容太多太广，不知道应该选择哪些针对性学习；
看AI教材时，发现大学学的数学知识早就忘了，导致很多算法推导根本看不明白，直接劝退；
不知道这些数学知识的实际应用场景，孤立的学习数学知识不好理解也容易学完就忘
为了解决大家死钻某个难点知识点的牛角尖而带来的挫败感、因学习过于枯燥并且没有导师讲解而选择放弃，学了数学基础但不知道如何应用等等困扰，现深度之眼重磅推出
帮你解决这一切，让你能真正迈入人工智能。
课程融合了国内知名的经典数学教材内容
紧密结合人工智能算法和实际应用场景，保证了课程质量和严密性。
我们通过对经典教材的重新梳理，抽取了机器学习中的最重要并且应用最广的知识点，通过视频的方式讲解，大大提高你的学习效率
课程循序渐进，让你以最快的方式切入，最终理解算法的内在逻辑，绝对不是只讲肤浅的概念和结论
老师在讲解课程时，很多地方都是用手写板现场手推公式，加强大家的理解
我们不仅仅教你理论知识，还要落实你的实际应用能力，高度结合实际应用场景，为入门人工智能打下夯实基础
以理论计算推理和写代码为主，五维度设计作业内容，确保你的学习效果和落地实践
思 考 题：针对重点知识提出思考， 包含面试或在实际应用中常用到的题目
公式推导：运用所学知识对重要算法公式进行推导
代码实践：使用代码实现公式及函数
画 图：画出一些算法和公式的实现过程
总 结：通过思维导图、博客笔记等对学过的内容进行总结和回顾。
除此之外，对于我们提供的作业，还会进行视频的讲解，让大家在完成任务后，知道自己错在哪里
以上大纲内容均为视频讲解
为你讲透人工智能所需的全套数学知识
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