本欄目將推薦一些經(jīng)典的、有趣的、有啟發(fā)性的書籍,這些書籍涵蓋了各個領(lǐng)域,包括文學(xué)、歷史、哲學(xué)、科學(xué)、技術(shù)等等。相信這些書籍不僅可以讓你獲得知識,還可以讓你感受到閱讀的樂趣和魅力。
今天給大家推薦的書籍是:《人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》
一、書籍簡介
凡事都要打好基礎(chǔ),才能穩(wěn)定向前。數(shù)學(xué)知識與數(shù)學(xué)思維是學(xué)習(xí)人工智能的基石,只有基礎(chǔ)牢固,基石穩(wěn)定,人工智能技術(shù)這座恢弘大廈才能永不傾覆。不掌握數(shù)學(xué)知識,就無法理解算法的內(nèi)在邏輯,“照葫蘆畫瓢”只能應(yīng)付一時,想要在行業(yè)中立足,掌握技術(shù)原理是重中之重。
《人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》一書以零基礎(chǔ)講解為宗旨,面向?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能的讀者,通俗地講解每一個知識點,旨在幫助讀者快速打下數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
數(shù)學(xué)思維的體操,也是學(xué)習(xí)人工智能的基石。在人工智能算法的學(xué)習(xí)過程中,很多初學(xué)者遭遇的挫折多半是來自看不懂算法的數(shù)學(xué)推導(dǎo)過程,進(jìn)而無法理解算法原理,在應(yīng)用中只能調(diào)整參數(shù)或換工具包,卻很難優(yōu)化算法。要理解一個算法的內(nèi)在邏輯,沒有必要的數(shù)學(xué)知識是不行的,這一點是人工智能編程和以往傳統(tǒng)程序編程的不同之處。該書立足于幫助數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能相關(guān)行業(yè)的讀者快速掌握相關(guān)的基本數(shù)學(xué)知識,為進(jìn)一步學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ),是一本值得推薦的圖書。
全書分為 4 篇,共 17 章。其中第 1 篇為數(shù)學(xué)知識基礎(chǔ)篇,主要講述了高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、微積分、泰勒公式與拉格朗日乘子法;第 2 篇為數(shù)學(xué)知識核心篇,主要講述了線性代數(shù)基礎(chǔ)、特征值與矩陣分解、概率論基礎(chǔ)、隨機變量與概率估計;第 3 篇為數(shù)學(xué)知識提高篇,主要講述了數(shù)據(jù)科學(xué)的幾種分布、核函數(shù)變換、熵與激活函數(shù);第 4 篇為數(shù)學(xué)知識應(yīng)用篇,主要講述了回歸分析、假設(shè)檢驗、相關(guān)分析、方差分析、聚類分析、貝葉斯分析等內(nèi)容。
本書適合準(zhǔn)備從事數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能相關(guān)行業(yè)的讀者。
二、內(nèi)容簡介
數(shù)學(xué)思維的體操,也是學(xué)習(xí)人工智能的基石:全書以火熱的“領(lǐng)域+工具”組合,通過205個典型范例+185個推導(dǎo)公式+37道經(jīng)典習(xí)題+40個學(xué)習(xí)難點提示+19個項目,用數(shù)學(xué)解析人工智能,并以Python為工具進(jìn)行數(shù)學(xué)思想和解決方案的有效實踐,同時本書也是中國人工智能學(xué)會副理事長力薦教材之一:
- 零基礎(chǔ)也能快速入門。本書從最基礎(chǔ)的高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)講起,由淺入深,層層遞進(jìn),在鞏固固有知識的同時深入講解人工智能的算法原理,無論讀者是否從事計算機相關(guān)行業(yè),是否接觸過人工智能,都能通過本書實現(xiàn)快速入門。
- 全新視角介紹數(shù)學(xué)知識。采用計算機程序模擬數(shù)學(xué)推論的介紹方法,使數(shù)學(xué)知識更為清晰易懂,更容易讓初學(xué)者深入理解數(shù)學(xué)定理、公式的意義,從而激發(fā)起讀者的學(xué)習(xí)興趣。
- 理論和實踐相結(jié)合。每章最后提供根據(jù)所在章的理論知識點精心設(shè)計的“綜合性實例”,讀者可以通過綜合案例進(jìn)行實踐操作,為以后的算法學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。
- 大量范例源碼+習(xí)題答案,為學(xué)習(xí)排憂解難。本書所有示例都有清晰完整的源碼,每章之后設(shè)有習(xí)題并配套題目答案,講解清晰,解決讀者在學(xué)習(xí)中的所有困惑。
章節(jié) | 內(nèi)容 |
---|---|
第一章 | 人工智能與數(shù)學(xué)基礎(chǔ) |
第二章 | 高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ) |
第三章 | 微積分 |
第四章 | 泰勒公式與拉格朗日乘子法 |
第五章 | 將研究對象形式化—線性 |
第六章 | 從數(shù)據(jù)中提取重要信息—特征值與矩陣分解 |
三、作者簡介
唐宇迪,計算機專業(yè)博士,網(wǎng)易云課堂人工智能認(rèn)證行家,51CTO學(xué)院講師,CSDN博客專家。
李琳,河南工業(yè)大學(xué)副教授,在軟件工程、機器學(xué)習(xí)、人工智能和模式識別等領(lǐng)域有深入研究。
侯惠芳,教授,解放軍信息工程大學(xué)通信與信息系統(tǒng)專業(yè)博士,擅長機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)檢索、人工智能和模式識別等 。
王社偉,河南工業(yè)大學(xué)副教授,西北工業(yè)大學(xué)航空宇航制造專業(yè)博士,挪威科技大學(xué)訪問學(xué)者,對數(shù)字化制造、企業(yè)管理系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等有豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗。文章來源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-466368.html
最后
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