踏入AI领域，这些数学基础一定要打好

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》！（拼团优惠进行中>>>直戳文末）

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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。

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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！
单门课程价格399元，套餐课程原价699元，拼团价399-599元不等，抢到就是赚到，快来拼团吧！

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三、课程大纲

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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) 

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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

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六、价格与优惠

原价：399元/门，三门打包价699元

团购价及老学员优惠:请咨询客服，微信ID：aimooc-xm

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七、报名与咨询

1、进入课程页面，点击“报名”即可直接购买

课程地址：http://www.mooc.ai/course/276

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