人工智能数学基础-精准掌握人工智能核心数学 以创新的工程视角讲解人工智能

neon1887

课程名称: 人工智能数学基础-精准掌握人工智能核心数学 以创新的工程视角讲解人工智能领域最需要的数学基础

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课程简介:   



本微专业由稀牛学院与网易联合出品。稀牛学院特邀海外顶尖讲师提供高品质的人工智能数学基础课程，以独特的工程视角串联人工智能领域所覆盖的必学数学知识，并辅以练习保证学习效果。

学前基础要求
1. 学过高等数学、线性代数、概率论三门课程中的至少两门；
2. 具有简单的 Matlab 基础知识，简单的 Python 基础知识。
ps: PDF文档被加密码，看不了，我也不知道密码，视频可以观看。
课程目录：  

        ├─01.第一阶段：AI数学基石
        │  ├─01.第一章：线性代数
        │  │  │  [第1门]AI Math_[第1章]_线性代数.pdf
        │  │  │  
        │  │  └─视频
        │  │          16_特征值和特征向量~1.mp4
        │  │          18_相似矩阵和对角化~1.mp4
        │  │          14_逆矩阵~1.mp4
        │  │          20_本章小结~1.mp4
        │  │          13_矩阵的行列式~1.mp4
        │  │          19_二次型~1.mp4
        │  │          09_矩阵和线性变换~1.mp4
        │  │          07_范数的定义~1.mp4
        │  │          04_向量组的线性组合~1.mp4
        │  │          17_对阵矩阵和正定矩阵~1.mp4
        │  │          15_求解线性方程组~1.mp4
        │  │          10_线性变换~1.mp4
        │  │          03_向量及其运算~1.mp4
        │  │          02_定义和例子~1.mp4
        │  │          12_矩阵的转置~1.mp4
        │  │          11_矩阵的运算~1.mp4
        │  │          08_内积的几何解释~1.mp4
        │  │          06_内积的定义~1.mp4
        │  │          05_向量组的线性相关性~1.mp4
        │  │          01_本章概述~1.mp4
        │  │         
        │  ├─02.第二章：高等数学
        │  │  │  [第1门]AI Math_[第2章]_高等数学.pdf
        │  │  │  
        │  │  └─视频
        │  │          13-海森矩阵~1.mp4
        │  │          14-函数的极值~1.mp4
        │  │          10-二元函数的偏导数~1.mp4
        │  │          07-函数的求导法则 ~1.mp4
        │  │          15-极值的定理~1.mp4
        │  │          17-泰勒展开式~1.mp4
        │  │          18-本章小结~1.mp4
        │  │          16-拉格朗日函数~1.mp4
        │  │          02-函数的定义~1.mp4
        │  │          11-方向导数和梯度~1.mp4
        │  │          12-雅可比矩阵~1.mp4
        │  │          09-二元函数~1.mp4
        │  │          08-高阶导数~1.mp4
        │  │          05-引例~1.mp4
        │  │          06-导数~1.mp4
        │  │          04-复合函数~1.mp4
        │  │          03-反函数~1.mp4
        │  │          01-本章概述~1.mp4
        │  │         
        │  ├─03.第三章：概率论
        │  │  │  [第1门]AI Math_[第3章]_概率论.pdf
        │  │  │  
        │  │  └─视频
        │  │          13-最大似然估计(下) ~1.mp4
        │  │          10-随机变量的期望~1.mp4
        │  │          06-全概率公式和贝叶斯公式~1.mp4
        │  │          05-事件的独立性~1.mp4
        │  │          04-条件概率~1.mp4
        │  │          11-随机变量的方差~1.mp4
        │  │          14-本章小节~1.mp4
        │  │          03-随机事件的概率~1.mp4
        │  │          12-最大似然估计(上) (1)~1.mp4
        │  │          02-基础概念~1.mp4
        │  │          09-概率密度函数~1.mp4
        │  │          08-概率分布~1.mp4
        │  │          07-随机变量的定义~1.mp4
        │  │          01-本章概述~1.mp4
        │  │         
        │  └─04.第四章：最优化
        │      │  [第1门]AI Math_[第4章]_最优化.pdf
        │      │  
        │      └─视频
        │              10-超平面和半空间~1.mp4
        │              06-线性规划问题的求解~1.mp4
        │              05-线性规划的标准形式~1.mp4
        │              12-凸优化问题~1.mp4
        │              03-分类~1.mp4
        │              13-本章小结 ~1.mp4
        │              11-凸函数~1.mp4
        │              09-凸集~1.mp4
        │              08-仿射集~1.mp4
        │              07-空间里的直线~1.mp4
        │              04-线性规划问题实例~1.mp4
        │              02-基本形式~1.mp4
        │              01-本章概述~1.mp4
        │              
        ├─02.第二阶段：优化论初步
        │  ├─01.第一章 优化迭代统一论
        │  │  │  [第2门]AI Math_[第1章]优化迭代方法统一论.pdf
        │  │  │  
        │  │  ├─视频
        │  │  │      04-无约束优化分析法(下)~1.mp4
        │  │  │      06-线性回归求解~1.mp4
        │  │  │      03-无约束优化分析法(上)~1.mp4
        │  │  │      05-无约束迭代法~1.mp4
        │  │  │      01-本微专业概述~1.mp4
        │  │  │      02-线性回归建模~1.mp4
        │  │  │      07-案例分析~1.mp4
        │  │  │      
        │  │  └─作业
        │  │      ├─第一章 优化迭代统一论作业_客观题
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        │  │      └─第一章 优化迭代统一论作业_主观题
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        │  │              
        │  └─02.第二章 深度学习反向传播
        │      │  [第2门]AI Math_[第2章]深度学习反向传播.pdf
        │      │  
        │      ├─第二章 深度学习反向传播作业_客观题
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        │      └─视频
        │              03-BP算法(下)~1.mp4
        │              01-回归与分类、神经网络~1.mp4
        │              02-BP算法(上)~1.mp4
        │              04-计算图~1.mp4
        │              
        ├─03.第三阶段：优化论进阶
        │  ├─01.第一章 凸优化基础
        │  │  │  [第3门]AI Math_[第1章]凸优化基础.pdf
        │  │  │  
        │  │  └─视频
        │  │          04-凸优化问题~1.mp4
        │  │          05-案例分析~1.mp4
        │  │          02-凸集和凸函数基础(上)~1.mp4
        │  │          03-凸集和凸函数基础(下)~1.mp4
        │  │          01-一般优化问题~1.mp4
        │  │         
        │  ├─02.第二章 凸优化进阶之对偶理论
        │  │  │  [第3门]AI Math_[第2章]凸优化进阶之对偶理论.pdf
        │  │  │  
        │  │  ├─第二章 凸优化进阶之对偶理论作业
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        │  │  └─视频
        │  │          04-问题案例~1.mp4
        │  │          01-凸优化问题~1.mp4
        │  │          03-对偶(下)~1.mp4
        │  │          02-对偶(上)~1.mp4
        │  │         
        │  ├─03.第二章 主观题答案
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        │  └─04.第三章 SVM
        │      │  [第3门]AI Math_[第3章]SVM.pdf
        │      │  
        │      ├─第三章 SVM作业
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        │      └─视频
        │              03-SVM求解-成片~1.mp4
        │              01-问题案例~1.mp4
        │              04-SVM扩展-成片~1.mp4
        │              02-SVM建模-成片~1.mp4
        │              
        ├─04.第四阶段：数据降维的艺术
        │  ├─01.第一章节：矩阵分析上篇
        │  │  │  第四门_数据降维的艺术.rar
        │  │  │  [第4门]AI Math_[第1章]矩阵分析上篇.pdf
        │  │  │  
        │  │  └─视频
        │  │          03-PCA~1.mp4
        │  │          01-线性代数基础与精华~1.mp4
        │  │          02-特征分解~1.mp4
        │  │         
        │  └─02.第二章节：矩阵分析下
        │      │  [第4门]AI Math_[第2章]矩阵分析下篇.pdf
        │      │  
        │      ├─考核作业
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        │      │  │  第一章 矩阵分析上篇作业_主观题.PNG
        │      │  │  
        │      │  ├─第二章 矩阵分析下篇作业_客观题
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        │      │  └─第一章 矩阵分析上篇作业_客观题
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        │      │          答案.txt
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        │      └─视频
        │              02-SVD理论~1.mp4
        │              01-特征分解复习~1.mp4
        │              03-矩阵其他重要知识及实际应用~1.mp4
        │              
        ├─05.第五阶段：统计推断的魅力
        │  ├─01.第一章-概率统计上篇
        │  │  │  [第5门]AI Math_[第1章]概率统计上篇.pdf
        │  │  │  02-随机变量及其数字特征~1.mp4
        │  │  │  03-人工智能中常见分布和实战案例~1.mp4
        │  │  │  01-事件~1.mp4
        │  │  │  
        │  │  └─考核作业
        │  │          答案.txt
        │  │          第一章 概率统计上篇作业_客观题.PNG
        │  │          第一章 概率统计上篇作业_主观题.PNG
        │  │         
        │  ├─02.第二章-概率统计中篇
        │  │  │  [第5门]AI Math_[第2章]概率统计中篇.pdf
        │  │  │  
        │  │  └─考核作业
        │  │      │  第二章 概率统计中篇作业_主观题.PNG
        │  │      │  
        │  │      └─第二章 概率统计中篇作业_客观题
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        │  │              答案.txt
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        │  └─03.第三章-概率统计下篇
        │      │  [第5门]AI Math_[第3章]概率统计下篇.pdf
        │      │  
        │      └─考核作业
        │              答案.txt
        │              第三章 概率统计下篇作业_客观题.PNG
        │              第三章 概率统计下篇作业_主观题.PNG
        │              
        └─资料
                ├─Matlab 2018a 中文版
                │      MATLAB 2018a_win64.zip
                │      
                └─【非常重要】预习_本科数学划重点 (1)
                                《人工智能数学基础》学前必备大学数学知识图谱.pdf
                                概率论重点_by Jason.pdf
                                高数上重点_by Jason.pdf
                                线性代数重点_by Jason.pdf
                                高数下重点_by Jason.pdf

fkx

真是难得给力的帖子啊。

矶科

相当给力 ~~~

huangwei8ku

楼主，大恩不言谢了！

leenarugaara

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

Robin_lau

    AI的天堂，未来的趋势

agyyl

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

q1234567

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

nintendolove

数学对于AI非常重要，多谢