友友们！！！我真的强烈安利这本《人工智能必备数学》！！真的把我学过瘾了！
学习人工智能你需要牢固掌握底层数学知识，这本易于理解的指南将引导你了解在人工智能领域取得成功所需的数学知识，重点是实际应用，而不是密集的学术理论。
工程师、数据科学家和学生都将通过流行的应用，如计算机视觉、自然语言处理和自动化系统，研究对人工智能至关重要的数学主题，包括回归、神经网络、优化、反向传播、卷积、马尔可夫链等。
此外，补充的Jupyter笔记本用Python代码和可视化展示了示例。无论你刚刚开始职业生涯，还是有多年经验，这本书都为你深入该领域提供了必要的基础。
理解驱动人工智能系统的底层数学，包括生成对抗网络、随机图、大随机矩阵、数学逻辑、最优控制等，学习如何将数学方法适应于来自完全不同领域的不同应用，获得数学熟练度，以解释和说明人工智能系统是如何得出决策的。
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下方为目录与部分内容展示：
1.为什么要学习人工智能的数学?
2.数据、数据、数据
3.函数拟合数据
4.神经网络的优化
5.卷积神经网络与计算机视觉
6.奇异值分解:图像处理、自然语言处理和社会媒体
7.自然语言与金融AI:矢量化与时序
8.概率生成模型
9.图模型
10.运筹学
11.概率论
12.数理逻辑
13.人工智能与偏微分方程
14.人工智能、伦理、数学、法律和政策索引
