人工智能（AI）与数学高度相关，可以说人工智能的核心其实不是计算机，而是数学。AI扒开来看就是算法，也就是数学、概率论、统计学、各种数学理论的体现。
数学不好能搞人工智能吗？
很遗憾，不能！！！人工智能工程师动辄年薪50万甚至上百万，但并不是人人都可以上手，必须要有良好的数学基础。人工智能是高薪，但必须懂数学
新的时代，程序员想要跨入AI之门，只要稍微花点时间研究一下AI的门道，就能知道，数学基础是学习人工智能的第一道门槛。
数学对于机器学习来说是必备基础，数学是内功，你要理解一个算法的内在逻辑，没有数学是不行的。如果数学不懂，就很难做优化，数学是你在机器学习路上的天花板。
真AI课，必须依托数学市面上，很多人工智能课程只能说是入门课，远远达不到高薪要求。
真的人工智能课，必须依托数学，这样才能深刻理解人工智能底层，做到开发。为了帮助人工智能学习者扎实掌握数学基础知识，找回学习人工智能的信心和决心，尽快转换 AI 行业，在数学领域深耕十余年的人工智能学院院长陈博博士，推出「人工智能必备数学课」。尚学堂人工智能学院成立3周年，累计培养了836名年薪50万以上AI工程师。
陈博
资历简介：
毕业于比利时鲁汶大学电子信息系统专业，就职于Barco公司，从事医疗图像处理相关工作。后回国发展，就职于新浪，从事应用大数据技术和算法对海量数据分析及挖掘。陈老师精通大数据从Hadoop0.20版本到后来的Hadoop1.0.4，再到Spark1.0分布式计算、以及Storm、Kafka还有相关Redis集群、HBASE集群、hive数据仓库的管理；精通浅层模型的算法库，一直钻研深度学习模型的算法库。
项目经验：
1.新浪视频推荐系统
2.微博用户画像系统
3.心电图识别项目
人工智能必备数学课，再也不怕学AI了
本套课程包含：数学基础、微分学、线性代数、概率论、凸优化等内容，共计7章54课时，切切实实地带领大家学会学懂，夯实基础。同时方便大家后续学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。有了尚学堂人工智能数学课，堂粉们学起来吧！
学习AI的瓶颈，我们帮你突破
..................
适合你的AI免费学习福利
..................
数学内容概述
一元函数微分学
线性代数基础和高级
多元函数微分学
概率论
最优化
........................................................................
课程详细目录
微分学_线性代数_概率论_凸优化
章节1 - 数学内容概述
00_人工智能学习数学的必要性_微积分知识点
01_线性代数_概率论知识点
02_最优化_数学内容学习重点
章节2 - 一元函数微分学
01_导数的定义_左导数和右导数
02_导数的几何定义和物理意义
03_常见函数的求导公式
04_导数求解的四则运算法则
05_复合函数求导法则
06_推到激活函数的导函数
07_高阶导数_导数判断单调性_导数与极值
08_倒数判断凹凸性_导数用于泰勒展开
章节3 - 线性代数基础
09_向量的意义_n维欧式空间
10_行向量列向量_转置_数乘_加减乘除
11_向量的内积_向量运算法则
12_学习向量计算的用途举例
13_向量的范数_范数与正则项的关系
14_特殊的向量
15_矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵
16_矩阵的运算_加减法_转置
17_矩阵相乘
18_矩阵的逆矩阵
19_矩阵的行列式
章节4 - 多元函数微分学
20_多元函数求偏导
21_高阶偏导数_梯度
22_雅克比矩阵_在神经网络中应用
23_Hessian矩阵
章节5 - 线性代数高级
24_二次型
25_补充关于正定负定的理解
26_特征值和特征向量(1)
27_特征值和特征向量(2)
28_特征值分解
29_多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导
30_奇异值分解定义
31_求解奇异值分解中的UΣV矩阵
32_奇异值分解性质_数据压缩
33_SVD用于PCA降维
34_SVD用于协同过滤_求逆矩阵
章节6 - 概率论
35_概率论_随机事件与随机事件概率
36_条件概率_贝叶斯公式
37_随机变量
38_数学期望和方差
39_常用随机变量服从的分布
40_随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布
41_最大似然估计思想
章节7 - 最优化
42_最优化的基本概念
43_迭代求解的原因
44_梯度下降法思维
45_梯度下降法的推导
46_牛顿法公式推导以及优缺点
47_坐标下降法_数值优化面临的问题
48_凸集
49_凸函数
50_凸优化的性质_一般表达形式
51_拉格朗日函数
加微信号：13929587561 （备注领取python视频）
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数学不好能搞人工智能吗？
很遗憾，不能！！！人工智能工程师动辄年薪50万甚至上百万，但并不是人人都可以上手，必须要有良好的数学基础。人工智能是高薪，但必须懂数学
新的时代，程序员想要跨入AI之门，只要稍微花点时间研究一下AI的门道，就能知道，数学基础是学习人工智能的第一道门槛。
数学对于机器学习来说是必备基础，数学是内功，你要理解一个算法的内在逻辑，没有数学是不行的。如果数学不懂，就很难做优化，数学是你在机器学习路上的天花板。
真AI课，必须依托数学市面上，很多人工智能课程只能说是入门课，远远达不到高薪要求。
真的人工智能课，必须依托数学，这样才能深刻理解人工智能底层，做到开发。为了帮助人工智能学习者扎实掌握数学基础知识，找回学习人工智能的信心和决心，尽快转换 AI 行业，在数学领域深耕十余年的人工智能学院院长陈博博士，推出「人工智能必备数学课」。尚学堂人工智能学院成立3周年，累计培养了836名年薪50万以上AI工程师。
陈博
资历简介：
毕业于比利时鲁汶大学电子信息系统专业，就职于Barco公司，从事医疗图像处理相关工作。后回国发展，就职于新浪，从事应用大数据技术和算法对海量数据分析及挖掘。陈老师精通大数据从Hadoop0.20版本到后来的Hadoop1.0.4，再到Spark1.0分布式计算、以及Storm、Kafka还有相关Redis集群、HBASE集群、hive数据仓库的管理；精通浅层模型的算法库，一直钻研深度学习模型的算法库。
项目经验：
1.新浪视频推荐系统
2.微博用户画像系统
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人工智能必备数学课，再也不怕学AI了
本套课程包含：数学基础、微分学、线性代数、概率论、凸优化等内容，共计7章54课时，切切实实地带领大家学会学懂，夯实基础。同时方便大家后续学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。有了尚学堂人工智能数学课，堂粉们学起来吧！
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数学内容概述
一元函数微分学
线性代数基础和高级
多元函数微分学
概率论
最优化
........................................................................
课程详细目录
微分学_线性代数_概率论_凸优化
章节1 - 数学内容概述
00_人工智能学习数学的必要性_微积分知识点
01_线性代数_概率论知识点
02_最优化_数学内容学习重点
章节2 - 一元函数微分学
01_导数的定义_左导数和右导数
02_导数的几何定义和物理意义
03_常见函数的求导公式
04_导数求解的四则运算法则
05_复合函数求导法则
06_推到激活函数的导函数
07_高阶导数_导数判断单调性_导数与极值
08_倒数判断凹凸性_导数用于泰勒展开
章节3 - 线性代数基础
09_向量的意义_n维欧式空间
10_行向量列向量_转置_数乘_加减乘除
11_向量的内积_向量运算法则
12_学习向量计算的用途举例
13_向量的范数_范数与正则项的关系
14_特殊的向量
15_矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵
16_矩阵的运算_加减法_转置
17_矩阵相乘
18_矩阵的逆矩阵
19_矩阵的行列式
章节4 - 多元函数微分学
20_多元函数求偏导
21_高阶偏导数_梯度
22_雅克比矩阵_在神经网络中应用
23_Hessian矩阵
章节5 - 线性代数高级
24_二次型
25_补充关于正定负定的理解
26_特征值和特征向量(1)
27_特征值和特征向量(2)
28_特征值分解
29_多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导
30_奇异值分解定义
31_求解奇异值分解中的UΣV矩阵
32_奇异值分解性质_数据压缩
33_SVD用于PCA降维
34_SVD用于协同过滤_求逆矩阵
章节6 - 概率论
35_概率论_随机事件与随机事件概率
36_条件概率_贝叶斯公式
37_随机变量
38_数学期望和方差
39_常用随机变量服从的分布
40_随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布
41_最大似然估计思想
章节7 - 最优化
42_最优化的基本概念
43_迭代求解的原因
44_梯度下降法思维
45_梯度下降法的推导
46_牛顿法公式推导以及优缺点
47_坐标下降法_数值优化面临的问题
48_凸集
49_凸函数
50_凸优化的性质_一般表达形式
51_拉格朗日函数
加微信号：13929587561 （备注领取python视频）
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