《人工智能数学基础》是2023年清华大学出版社出版的图书，作者是陆伟峰 谷瑞 蔡炳育 王美艳。内容简介 全书分为 4 篇，共 19 章：微积分篇（第 1～5 章），主要介绍极限、导数、极值、多元函数导数与极值、梯度下降法等；线性代数篇（第 6～10 章），主要介绍向量、矩阵、行列式、线性方程组、特征值和特征...
《人工智能数学基础》是2020年北京大学出版社出版的图书，作者是唐宇迪 、李琳、侯惠芳、王社伟。内容简介 本书以零基础讲解为宗旨，面向学习数据科学与人工智能的读者，通俗地讲解每一个知识点，旨在帮助读者快速打下数学基础。 全书分为 4 篇，共 17 章。其中第 1 篇为数学知识基础篇，主要讲述了高等数学基础、...
《人工智能数学基础》是2021年电子工业出版社出版的图书，作者是陈华。内容简介 本书是面向高级人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业规划教材中的一本，通过梳理人工智能涉及的相关数学理论，并通过Python实现相关案例，使抽象的理论具体化，从而加深读者对数学的感性认识，提高读者对数学理论的理解能力。本书首先介绍...
第1章 代数学和分析学的基础概念 1.1 人工智能需要数学的原因 1.2 向量与范数 1.2.1 向量和线性空间 1.2.2 向量的内积 1.2.3 向量的外积 1.2.4 向量的范数 1.3 矩阵的定义及其基本运算 1.3.1 矩阵的定义 1.3.2 矩阵的基本运算 1.3.3 逆矩阵 1.3.4 深入理解矩阵因子的几何意义 1.4 行列式 1.4.1 行列式...
感知器(perceptron)的世界令人着迷,因为这些模型是现代人工智能的基础。这篇文章,我将简要介绍感知器的故事,从其神经网络的起源到它进化为多层感知器及更高级的模型。我们将探讨支撑这一模型的基础数学。此外,我们还将研究感知器模型如何为更高级的分类器奠定基础,包括逻辑回归和深度学习。
本书分为7章,其内容包括代数学和分析学的基础概念、微积分的基础概念、矩阵与线性变换、矩阵分解、最优化理论与算法、概率模型和信息论的基础概念。本书强调数学概念并采用图形化的方式对其进行解释,以利于读者理解,同时,本书给出了数学知识在机器学习和人工智能领域的具体应用,将数学知识和工程实践有机结合,以使读者...
在线学习中心课程人工智能数学基础 本页目录 一、基本知识 二、向量操作 三、矩阵运算 四、特殊函数 4.1 sigmoid 函数 4.2 softplus 函数 4.3 伽马函数 4.4 贝塔函数 45分钟 线性代数 一、基本知识 本书中所有的向量都是列向量的形式: →x=(x_1,x_2,⋯,x_n)T=⎡⎢⎢ ⎢ ⎢⎣x_1x...
数学在人工智能领域中扮演着不可或缺的角色。线性代数、微积分、概率论与统计学以及数值计算等数学知识为我们理解和应用人工智能算法提供了坚实的基础。从数据处理到模型训练，从优化算法到推断和决策，数学的应用贯穿于整个人工智能的发展过程。本文将介绍数学在人工智能中的重要性，并通过具体的举例说明其在不同领域的...
线性代数是人工智能领域最基础的数学学科之一。它研究向量、矩阵、线性方程组等概念与运算。在人工智能中，线性代数应用广泛，例如在数据处理、图像处理、机器学习等方面都离不开线性代数的知识。二、微积分 微积分是人工智能的另一个重要数学基础。它研究函数的变化与极限，对于机器学习算法的优化、模型的训练等都有...