數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)蘊(yùn)含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，具體來說包括：

• 線性代數(shù)：如何將研究對(duì)象形式化？
• 概率論：如何描述統(tǒng)計(jì)規(guī)律？
• 數(shù)理統(tǒng)計(jì)：如何以小見大？
• 最優(yōu)化理論： 如何找到最優(yōu)解？
• 信息論：如何定量度量不確定性？
• 形式邏輯：如何實(shí)現(xiàn)抽象推理？

人工智能對(duì)從業(yè)人員的素質(zhì)要求很高，數(shù)學(xué)水平和編程水平是兩個(gè)必須逾越的坎，很多大學(xué)在跟風(fēng)開設(shè)這個(gè)專業(yè)，但卻師資、設(shè)備等都還跟不上。如果你真心想要在這行有大發(fā)展，良好的基礎(chǔ)是必須的，以下是人工智能專業(yè)課程：
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人工智能專業(yè)學(xué)習(xí)課程（不限于以下課程）：
（1）計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法、Linux操作系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)組成原理、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、云計(jì)算基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)庫等；（大一大二大三課程）
（2）基礎(chǔ)數(shù)學(xué)：高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、運(yùn)籌學(xué)、凸優(yōu)化等；（大一大二課程）
（3）至少一門編程語言：Python、C++或Java等（大二、大三課程）
（4）人工智能有以下核心科目（大四或研究生課程）：
人工智能AI基礎(chǔ)
智能計(jì)算平臺(tái)應(yīng)用開發(fā)
機(jī)器學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)框架Sk-learn
深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow或PyTorch或華為MindSpore深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

AI人工智能一般分成以下4個(gè)方向：
1、AI方向-數(shù)據(jù)智能（大數(shù)據(jù)挖掘）
2、AI方向-計(jì)算機(jī)視覺
3、AI方向-自然語言處理
4、AI方向-自動(dòng)駕駛
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但是，由于目前很多傻瓜化的工具出現(xiàn)，在大部分的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下只需要一些很簡(jiǎn)單的代碼就可以搞定。

從傳統(tǒng)意義來說，人工智能對(duì)從業(yè)人員的素質(zhì)要求很高，數(shù)學(xué)水平和編程水平是兩個(gè)必須逾越的坎，目前市面上很多工作都是碩士起步。如果你真心想要在這行有大發(fā)展，良好的基礎(chǔ)是必須的。
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但是，由于目前很多傻瓜化的工具出現(xiàn)，在大部分的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下只需要一些很簡(jiǎn)單的代碼就可以搞定。
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最常見的就是python上的各種工具包，比如機(jī)器學(xué)習(xí)框架之sklearn，獲取數(shù)據(jù) -> 數(shù)據(jù)預(yù)處理 -> 訓(xùn)練建模 -> 模型評(píng)估 -> 預(yù)測(cè),分類，還有就是最近很火的TensorFlow。
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如果你確實(shí)在理論基礎(chǔ)方面實(shí)在有困難，多熟練掌握一些實(shí)用工具也能在市面上也能找到不錯(cuò)的工作。

第1節(jié)課程體系結(jié)構(gòu)介紹和學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)分享

第2節(jié)python環(huán)境準(zhǔn)備

第3節(jié)多版本anaconda共存安裝方法

第4節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).3.numpy速覽

第5節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).4.ndarray詳解

第6節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).5.創(chuàng)建ndarray對(duì)象

第7節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).6.ndarray的文件讀寫

第8節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).7.數(shù)組的拆分

第9節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).8.數(shù)組的合并操作

第10節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).9.如何訪問數(shù)組元素

第11節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).10.用布爾下標(biāo)訪問數(shù)組元素

第12節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).11.整數(shù)列表訪問數(shù)組元素

第13節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).12.ufunc和broadcast

第14節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).13.ufunc案例實(shí)戰(zhàn)—knn分類器

第15節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).13.認(rèn)識(shí)矩陣

第16節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).14.矩陣的特點(diǎn)

第17節(jié)1.python計(jì)算基礎(chǔ).15.numpy的線性代數(shù)庫

第18節(jié)2.實(shí)用線性代數(shù).1.認(rèn)識(shí)向量及其四則運(yùn)算

第19節(jié)2.實(shí)用線性代數(shù).2.相似度和距離的計(jì)算

第20節(jié)2.實(shí)用線性代數(shù).3.什么是矩陣

第21節(jié)2.實(shí)用線性代數(shù).4.什么是矩陣的行列式

第22節(jié)2.實(shí)用線性代數(shù).5.矩陣的四則運(yùn)算

第23節(jié)2.實(shí)用線性代數(shù).6.什么是子空間和基

第24節(jié)2.實(shí)用線性代數(shù).7.什么是線性變換以及和矩陣的關(guān)系

第25節(jié)2.實(shí)用線性代數(shù).8.什么是相似矩陣和特征分解

第26節(jié)2.實(shí)用線性代數(shù).9.方陣的正交分解

第27節(jié)2.實(shí)用線性代數(shù).10.搞定PCA

第28節(jié)2.實(shí)用線性代數(shù).11.搞定SVD分解

第29節(jié)2.實(shí)用線性代數(shù).12.Python實(shí)戰(zhàn)PCA

第30節(jié)2.實(shí)用線性代數(shù).13.Python實(shí)戰(zhàn)SVD分解

第31節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).1.概率論的基本概念

第32節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).2.概率論的基本概念2

第33節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).3.典型的分布和它們的數(shù)字特征

第34節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).4.隨機(jī)向量

第35節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).5.協(xié)方差和PCA

第36節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).6.Python實(shí)戰(zhàn)生成常見的隨機(jī)變量

第37節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).7.樸素貝葉斯和垃圾郵件分類

第38節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).8.Python垃圾郵件分類代碼詳解

第39節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).9.統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)

第40節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).10.數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)

第41節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).11.極大似然估計(jì)

第42節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).12.最大后驗(yàn)概率

第43節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).13.什么是假設(shè)檢驗(yàn)

第44節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).14.假設(shè)檢驗(yàn)怎么做

第45節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).15.假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果怎么解讀

第46節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).16.假設(shè)檢驗(yàn)為什么可行

第47節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).17.什么是方差分析

第48節(jié)3.概率論和統(tǒng)計(jì).18.方差分析實(shí)戰(zhàn)

第49節(jié)4.python可視化數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn).1

第50節(jié)4.python可視化數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn).2

第51節(jié)4.python可視化數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn).3

第52節(jié)4.python可視化數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn).4

第53節(jié)4.python可視化數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn).5

第54節(jié)4.python可視化數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn).6

第55節(jié)4.python可視化數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn).7

第56節(jié)4.python可視化數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn).8

第57節(jié)5.凸優(yōu)化.1.高數(shù)重點(diǎn)內(nèi)容串講

第58節(jié)5.凸優(yōu)化.2.梯度和導(dǎo)數(shù)

第59節(jié)5.凸優(yōu)化.3.導(dǎo)數(shù)和極值的關(guān)系以及泰勒展開

第60節(jié)5.凸優(yōu)化.4.梯度下降算法

第61節(jié)5.凸優(yōu)化.5.梯度下降算法的各種變形（牛頓法和擬牛頓法動(dòng)量法）

第62節(jié)5.凸優(yōu)化.6.人工智能中常見損失函數(shù)的手工推導(dǎo)

第63節(jié)5.凸優(yōu)化.7.sigmoid函數(shù)及其梯度的手工推導(dǎo)

第64節(jié)5.凸優(yōu)化.8.logloss函數(shù)及其梯度的手工推導(dǎo)(1)

第65節(jié)5.凸優(yōu)化.9.spark中使用的梯度推導(dǎo)

第66節(jié)5.凸優(yōu)化.11.凸集的概念

第67節(jié)5.凸優(yōu)化.12.凸函數(shù)的概念

第68節(jié)5.凸優(yōu)化.13.保凸運(yùn)算是個(gè)什么鬼

第69節(jié)5.凸優(yōu)化.14.正式認(rèn)識(shí)凸優(yōu)化問題

第70節(jié)5.凸優(yōu)化.15.對(duì)偶函數(shù)和對(duì)偶理論

第71節(jié)5.凸優(yōu)化.16.強(qiáng)對(duì)偶條件和kkt條件

第72節(jié)5.凸優(yōu)化.17.支持向量機(jī)SVM的幾何解釋

第73節(jié)5.凸優(yōu)化.18.支持向量機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)形式

第74節(jié)5.凸優(yōu)化.19.支持向量機(jī)的kkt條件和最終解決

第75節(jié)5.凸優(yōu)化.20.支持向量機(jī)的核技巧和線性不可分問題