【深度之眼】v4 人工智能 数学基础训练营是一项专门针对希望深入理解并掌握人工智能领域中数学基础的专业培训课程。以下是该训练营的详细介绍：
### 训练营目标
该训练营旨在为学员提供人工智能领域所必需的数学知识，帮助学员构建扎实的数学基础，以便更好地理解和应用人工智能技术。
### 训练营特色
– **理论与实践相结合：** 训练营将提供丰富的理论知识和实战练习，确保学员能够将所学知识应用到实际问题中。
– **专家授课：** 由经验丰富的行业专家和学者进行授课，分享最前沿的人工智能数学基础知识和实践经验。
– **互动学习：** 鼓励学员之间的交流和讨论，通过小组讨论和项目实战来加深对知识的理解。
### 训练营内容
#### 第一部分：预备知识
– **数学基础复习：** 回顾中学和大学阶段的基础数学知识，为后续学习打下坚实的基础。
#### 第二部分：线性代数
– **向量与矩阵：** 理解向量和矩阵的基本概念及其在人工智能中的应用。
– **线性变换与方程组：** 学习线性变换和线性方程组的解法，以及它们在机器学习中的作用。
#### 第三部分：微积分
– **导数与微分：** 掌握导数和微分的概念，了解它们在优化算法中的应用。
– **积分与梯度：** 学习积分的基本方法，理解梯度在深度学习中的重要性。
#### 第四部分：概率论与统计学
– **概率基础：** 了解概率论的基本概念，包括概率分布、期望和方差等。
– **统计推断：** 学习统计学的基本方法，包括估计、假设检验和回归分析等。
#### 第五部分：信息论与编码
– **信息与熵：** 掌握信息论中的核心概念，如信息量、熵和信息传输等。
– **编码理论：** 学习编码的基本原理，了解它在数据压缩和机器学习中的应用。
#### 第六部分：优化理论
– **无约束优化：** 学习无约束优化问题及其求解方法。
– **约束优化：** 掌握带有约束条件的优化问题的求解技巧。
#### 第七部分：项目实战
– **实战项目：** 通过实际项目案例，将所学数学知识应用于解决实际问题。
### 训练营形式
– **线上课程：** 通过在线视频教学，学员可以灵活安排学习时间。
– **直播授课：** 定期举行直播授课，学员可以与讲师互动，解答疑问。
– **作业与讨论：** 定期布置作业，通过讨论区进行讨论和交流。
### 训练营收获
– 学员将掌握人工智能领域所需的核心数学知识。
– 能够更好地理解和应用机器学习和深度学习算法。
– 提升在人工智能领域的竞争力，为未来的研究和职业发展打下坚实的基础。
【深度之眼】v4 人工智能 数学基础训练营是一个全面而深入的数学基础课程，适合对人工智能有浓厚兴趣并希望在这个领域内深入研究的学者和从业者。
课程截图：
课程目录：
【深度之眼】 v4 人工智能 数学基础训练营
├──Week1 线性代数
| ├──1.1 向量与矩阵.mp4 34.68M
| ├──1.2 矩阵相关性与矩阵的秩.mp4 18.69M
| ├──1.3 矩阵的范数与迹.mp4 15.23M
| └──1.4 矩阵变换和矩阵分解.mp4 22.94M
├──Week2：微积分
| ├──2.1 集合与函数.mp4 17.44M
| ├──2.2 极限.mp4 24.12M
| ├──2.3 连续函数和微分学.mp4 22.65M
| ├──2.4 积分.mp4 22.98M
| └──2.5 矩阵的求导与Hessian矩阵.mp4 17.47M
├──Week3 概率论与数理统计
| ├──3.1 概率论基础.mp4 28.96M
| ├──3.2 条件概率.mp4 20.74M
| ├──3.3 概率分布与统计量.mp4 18.75M
| ├──3.4 概率分布进阶.mp4 15.79M
| ├──3.5 联合分布.mp4 22.16M
| └──3.6 主成分分析法.mp4 17.61M
├──Week4 概率论与信息论
| ├──4.1 中心极限定理与矩估计.mp4 17.00M
| ├──4.2 极大似然估计与最大后验估计.mp4 23.53M
| ├──4.3 贝叶斯统计基础.mp4 19.49M
| └──4.4 信息论基础（信息度量，互信息，交叉熵，KL散度）.mp4 18.44M
├──Week5：优化方法
| ├──5.1 最速下降法.mp4 21.04M
| ├──5.2 梯度下降法（SGD，BGD）.mp4 13.50M
| ├──5.3 牛顿下降法，拟牛顿法.mp4 17.95M
| ├──5.4 共轭梯度法.mp4 18.33M
| ├──5.5 adman方法.mp4 11.92M
| └──5.6 拉格朗日乘数法.mp4 12.27M
├──地址.txt 0.07kb
├──绪论 .mp4 20.29M
└──资料.zip 68.22M