踏入 AI 领域，这些数学基础一定要打好 | 雷锋网

2017 年 LinkedIn（领英）发布的《全球 AI 领域人才报告》显示，过去三年间，通过领英平台发布的 AI 职位数量从 2014 年的 5 万飙升至 2016 年的 44 万，增长近 8 倍。

人工智能市场发展迅猛，层出不穷的新算法和新工具让人目不暇接。但是支撑其发展的基础——数学理论，却一直未变。

对于初学者来说，它是人工智能入门的基石。若是学习初期囫囵吞枣，往往会在算法出现 accuracy 不好、loss 很高、模型已经 overfitting 的时候，才后悔没有好好掌握基础的数学理论。

对于专业的 Researcher 来说，从大学到现在，课堂上学的和自学的数学其实不算少了，可是在研究的过程中总是发现需要补充新的数学知识，如 Learning、Vision 等都是很多种数学的交汇场。

可见数学在 AI 技能进阶之路上有着极其重要的地位，但数学是一门庞大的学科，全面掌握难度较大，针对机器学习及具体的 AI 应用领域我们还是需要有的放矢地进行学习。

以下是一位 AI 从业者总结的机器学习所需的数学基础模块，从中我们不难发现：

• 线性代数、概率论与统计是机器学习中最重要且不可缺少的

• 微积分则是数学分析体系的基础，其基础性作用不言而喻

• 一些复杂算法也是会被广泛应用在机器学习场景中，可见看凸优化也是机器学习数学基础中的重要一环

  图片来自 rokia.org

的确，目前机器学习最主流的两大类方法的基础：一种是以研究函数和变换为重点的代数方法，比如 Dimension reduction，feature extraction，Kernel 等；一种是以研究统计模型和样本分布为重点的统计方法，比如 Graphical model, Information theoretical models 等。它们侧重虽有不同，但是常常是共同使用，这就更加强调了数学基础的重要性。

看完这些，你是否想重新捡起数学学习教材？

对于广大非数学科班出身的初学者来说，学习 “线性代数、矩阵、概率论、凸优化” 这几门课程，不仅费时费力，而且很难完全吃透课程里的知识点。

基于这一学习 “刚需”，AI 慕课学院联手雷锋网推出机器学习系列基础课程，力邀学术精英和工业界讲师亲自授课。在大家起步机器学习之前，开设 “线性代数及矩阵论、概率论与统计、凸优化”3 门基础数学课程，帮助大家夯实数学基础。

本期先为大家详尽介绍《机器学习必修之线性代数及矩阵论》（http://www.mooc.ai/course/252）！

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  一、导师背景

蔡佳老师

广东财经大学特聘教授，香港城市大学数学系博士。从事机器学习研究有近 10 年的历史，发表 10 多篇 SCI 论文，在机器学习理论授课方面有着丰富的经验。

  二、课程 5 大亮点

1、名师授课
蔡佳老师从事机器学习研究有近 10 年的历史，发表 10 多篇 SCI 论文，在机器学习理论授课方面有着丰富的经验。

2、课程内容基础，有的放矢
聚焦机器学习所需的数学基础开展课程，免去不必要的知识点，让学习一步到位。

3、百人微信学习群
所有报名学员都将进入微信学习群，蔡佳老师同步学习资料和素材进群，了解大家的学习进度。

4、讲师、助教实时解答
除了蔡佳老师集中时间答疑之外，学习群配备 2-3 名课程助教，第一时间解答大家学习过程中遇到的问题。有助教，学习更省力。

5、价格优惠，先买先得！
原价 399 元，早鸟价 149 元，限时优惠，抢到就是赚到。更有拼团价 99-299 元不等，快来拼团吧！

  三、课程大纲

  四、开课前的准备

• 高中基础即可入门线性代数部分内容

• 后期涉及矩阵的内容，需要再简单回顾高等数学基础 (理工科微积分知识) 

  五、适合人群

• 有兴趣今后从事机器学习领域的工作者

• 希望掌握线性代数、矩阵论的一些应用的人员

  六、价格与优惠

原价：399 元

早鸟价：限时优惠中，只需 149 元，11 月 13 日后恢复原价！

团购价及老学员优惠: 请咨询客服，微信 ID：aimooc-xm

  七、报名与咨询

1、进入课程页面，点击 “报名” 即可直接购买，享早鸟优惠

>>> 机器学习必修之线性代数及矩阵论  http://www.mooc.ai/course/252/

>>> 机器学习必修之概率论与统计  http://www.mooc.ai/course/256/

>>> 机器学习必修之凸优化  http://www.mooc.ai/course/257

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拼团 11 月 14 日准时开启，最低拼团价低至 99 元（200 人团）