課程亮點：

在人工智能領(lǐng)域，無論是機(jī)器人、語音識別，還是圖像識別、自然語言處理都離不開數(shù)學(xué)。因為人工智能的核心是算法，而算法的基礎(chǔ)就是數(shù)學(xué)。所以說，數(shù)學(xué)功底才是碼農(nóng)們轉(zhuǎn)型人工智能無論如何都是繞不開的門檻，傳統(tǒng)程序員要想轉(zhuǎn)戰(zhàn)AI，任何繞過數(shù)學(xué)的想法都是鴕鳥策略。

微積分，線性代數(shù)，概率論在機(jī)?學(xué)習(xí)幾乎所有算法中不可或缺。如果你數(shù)學(xué)不是那么扎實，大學(xué)學(xué)的數(shù)學(xué)知識都還給老師了（大部分同學(xué)都是如此），那么重新溫習(xí)一下這些重要概念也不錯。

美女講師Yuki，帶你輕松愉快的學(xué)習(xí)讓很多人頭疼的數(shù)學(xué)知識，讓你發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)原來如此有趣。

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

1、了解人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)必學(xué)內(nèi)容。

2、學(xué)會機(jī)器學(xué)習(xí)算法涉及到的微積分、線性代數(shù)、概率論等內(nèi)容。

課程內(nèi)容：

第1章：微積分：函數(shù)、極限與連續(xù)、微分、定積分、不定積分

第2章：線性代數(shù)：向量和矩陣、逆、矩陣的特征、計算機(jī)計算

第3章：概率論：概率分布、描述性統(tǒng)計、假設(shè)檢驗、方差分析