扫一扫，关注公众号 《人工智能数学基础》是唐宇迪博士及其团队编写的面向人工智能领域的数学基础教材，系统性地讲解了AI领域所需的数学知识体系。以下是该书的核心内容与特色：
一、内容架构
1. 基础篇
- 高等数学基础：微积分、泰勒公式、拉格朗日乘子法，为梯度下降等优化算法提供理论支撑[3][4]。
- 线性代数：矩阵运算、特征值分解，直接应用于神经网络和计算机视觉中的图像处理[1][7]。
2. 核心篇
- 概率论与统计：随机变量、贝叶斯理论，支撑机器学习中的分类与不确定性建模[2][4]。
- 数据分布与核函数：深入讲解高斯分布等常见分布及核方法在SVM中的应用[3][7]。
3. 应用篇
- 回归分析、聚类分析等实战案例，结合Python代码实现（如NumPy矩阵操作）[7][9]。
二、核心特色
- 零基础友好：通过程序模拟数学推导（如用代码实现矩阵分解），降低学习门槛[3][7]。
- 理论与实践结合：每章配备综合案例（如人脸识别中的特征值计算）和习题答案[3][4]。
- 多领域覆盖：涵盖深度学习、计算机视觉等热门方向所需的数学工具[6][10]。
三、作者背景
唐宇迪为计算机博士，网易云课堂AI认证专家，具有多年企业培训经验，其课程在腾讯课堂、CSDN等平台累计学员超30万[6][10]。
四、适用人群
- 初学者：通过基础数学概念快速入门AI。
- 从业者：系统梳理数学知识，提升算法理解能力[1][4]。
该书可通过CSDN等平台获取电子版[1][2]，纸质版由北京大学出版社出版[5]。
[1] 唐宇迪 人工智能数学基础pdf - CSDN文库
[2] 人工智能数学基础唐宇迪pdf - CSDN文库
[3] 《人工智能数学基础》_51CTO博客
[4] 人工智能数学基础 - 豆瓣
[5] (正版)人工智能数学基础 - 北京大学出版社
[6] 人工智能-数学基础视频课程 - CSDN博客
[7] 人工智能数学基础--核心篇 - CSDN博客
[9] AI学习中的数学基础 - CSDN博客
[10] 人工智能-必备数学基础 - 腾讯课堂
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