该课程是深度之眼推出的第四期人工智能数学基础训练营，旨在为AI学习打下坚实的数理根基。课程内容系统全面，分为五大核心模块：线性代数(向量、矩阵、秩、分解)、微积分(极限、连续、微分、积分、矩阵求导)、概率论与数理统计(基础概念、条件概率、各种分布、主成分分析)、概率论与信息论(估计理论、贝叶斯统计、信息度量、交叉熵、KL散度)以及优化方法(梯度下降、牛顿法、共轭梯度、Adam、拉格朗日乘数法)。通过系统讲解AI领域必备的数学工具与理论，帮助学习者深入理解机器学习、深度学习等高级算法的底层原理。
本课程是您掌握人工智能核心数学知识的理想选择。通过系统学习线性代数、微积分、概率论与数理统计、信息论以及优化方法，您将能够深入理解机器学习和深度学习算法的底层逻辑，为未来的AI研究和应用奠定坚实的基础。
课程内容涵盖了AI领域最常用的数学工具，例如：
- 线性代数： 向量、矩阵、秩、分解等概念及其在AI中的应用。
- 微积分： 极限、连续、微分、积分、矩阵求导等知识，为理解梯度下降等优化算法提供基础。
- 概率论与数理统计： 基础概念、条件概率、各种分布、主成分分析等，帮助您建立概率思维。
- 信息论： 估计理论、贝叶斯统计、信息度量、交叉熵、KL散度等，用于模型评估和优化。
- 优化方法： 梯度下降、牛顿法、共轭梯度、Adam、拉格朗日乘数法等，是训练深度学习模型的关键。
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