数学老师回来了-人工智能大数据的数学基石 Ai大数据领域的必学先导课程 数据基础实战
数学老师回来了-人工智能大数据的数学基石 Ai大数据领域的必学先导课程 数据基础实战称之为数学老师回来了，一点都不过分，课程如果单独列举出来，甚至可以独自的作为数学课程上的教材，但实际上却与大数据AI领域密切相关。其实坦白的讲，数学的能力在AI和大数据领域，尤其是从事算法相关的开发或者建模等等工作，都是非常紧要的一门基础课程，甚至可以说决定了工程们能够进修的深度。课程内容涵盖了线性代数，高等数学，概率论，最优化，优化论教学，凸优化进阶之对偶理论，数据降维的艺术，矩阵分析等等。
如果同学们已经有一定的高数基础，在付出一定量的努力后，掌握课程内容应该不会特别难，但对于没有高数基础的同学们还是要再加强一下基础的数学课程。要明白，在AI大数据等领域，研习数学功底，帮助和提升是会有质的飞跃。
===============课程目录===============
├<01.第一阶段：AI数学基石>
│├<01.第一章：线性代数>
││├<视频>
│││├01_本章概述.mp4
│││├02_定义和例子.mp4
│││├03_向量及其运算.mp4
│││├04_向量组的线性组合.mp4
│││├05_向量组的线性相关性.mp4
│││├06_内积的定义.mp4
│││├07_范数的定义.mp4
│││├08_内积的几何解释.mp4
│││├09_矩阵和线性变换.mp4
│││├10_线性变换.mp4
│││├11_矩阵的运算.mp4
│││├12_矩阵的转置.mp4
│││├13_矩阵的行列式.mp4
│││├14_逆矩阵.mp4
│││├15_求解线性方程组.mp4
│││├16_特征值和特征向量.mp4
│││├17_对阵矩阵和正定矩阵.mp4
│││├18_相似矩阵和对角化.mp4
│││├19_二次型.mp4
│││└20_本章小结.mp4
│├<02.第二章：高等数学>
││├<视频>
│││├01-本章概述.mp4
│││├02-函数的定义.mp4
│││├03-反函数.mp4
│││├04-复合函数.mp4
│││├05-引例.mp4
│││├06-导数.mp4
│││├07-函数的求导法则 .mp4
│││├08-高阶导数.mp4
│││├09-二元函数.mp4
│││├10-二元函数的偏导数.mp4
│││├11-方向导数和梯度.mp4
│││├12-雅可比矩阵.mp4
│││├13-海森矩阵.mp4
│││├14-函数的极值.mp4
│││├15-极值的定理.mp4
│││├16-拉格朗日函数.mp4
│││├17-泰勒展开式.mp4
│││└18-本章小结.mp4
│├<03.第三章：概率论>
││├<视频>
│││├01-本章概述.mp4
│││├02-基础概念.mp4
│││├03-随机事件的概率.mp4
│││├04-条件概率.mp4
│││├05-事件的独立性.mp4
│││├06-全概率公式和贝叶斯公式.mp4
│││├07-随机变量的定义.mp4
│││├08-概率分布.mp4
│││├09-概率密度函数.mp4
│││├10-随机变量的期望.mp4
│││├11-随机变量的方差.mp4
│││├12-最大似然估计(上) (1).mp4
│││├13-最大似然估计(下) .mp4
│││└14-本章小节.mp4
│├<04.第四章：最优化>
││├<视频>
│││├01-本章概述.mp4
│││├02-基本形式.mp4
│││├03-分类.mp4
│││├04-线性规划问题实例.mp4
│││├05-线性规划的标准形式.mp4
│││├06-线性规划问题的求解.mp4
│││├07-空间里的直线.mp4
│││├08-仿射集.mp4
│││├09-凸集.mp4
│││├10-超平面和半空间.mp4
│││├11-凸函数.mp4
│││├12-凸优化问题.mp4
│││└13-本章小结 .mp4
├<02.第二阶段：优化论初步>
│├<01.第一章 优化迭代统一论>
││├<视频>
│││├01-本微专业概述.mp4
│││├02-线性回归建模.mp4
│││├03-无约束优化分析法(上).mp4
│││├04-无约束优化分析法(下).mp4
│││├05-无约束迭代法.mp4
│││├06-线性回归求解.mp4
│││└07-案例分析.mp4
││├<作业>
│││├<第一章 优化迭代统一论作业_客观题>
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││││└答案.txt
│││├<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>
││├<第二章 深度学习反向传播作业_客观题>
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│││└答案.txt
││├<视频>
│││├01-回归与分类、神经网络.mp4
│││├02-BP算法(上).mp4
│││├03-BP算法(下).mp4
│││└04-计算图.mp4
├<03.第三阶段：优化论进阶>
│├<01.第一章 凸优化基础>
││├<视频>
│││├01-一般优化问题.mp4
│││├02-凸集和凸函数基础(上).mp4
│││├03-凸集和凸函数基础(下).mp4
│││├04-凸优化问题.mp4
│││└05-案例分析.mp4
│├<02.第二章 凸优化进阶之对偶理论>
││├<第二章 凸优化进阶之对偶理论作业>
│││├客观题.PNG
│││├客观题答案.txt
│││└主观题.PNG
││├<视频>
│││├01-凸优化问题.mp4
│││├02-对偶(上).mp4
│││├03-对偶(下).mp4
│││└04-问题案例.mp4
│├<03.第二章 主观题答案>
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│├<04.第三章 SVM>
││├<第三章 SVM作业>
│││├答案.txt
│││├客观题.PNG
│││└主观题.PNG
││├<视频>
│││├01-问题案例.mp4
│││├02-SVM建模-成片.mp4
│││├03-SVM求解-成片.mp4
│││└04-SVM扩展-成片.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
││├<视频>
│││├01-线性代数基础与精华.mp4
│││├02-特征分解.mp4
│││└03-PCA.mp4
│├<02.第二章节：矩阵分析下>
││├<考核作业>
│││├第二章 矩阵分析下篇作业_主观题.PNG
│││├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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││││└答案.txt
│││├<第一章 矩阵分析上篇作业_客观题>
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││││└答案.txt
││├<视频>
│││├01-特征分解复习.mp4
│││├02-SVD理论.mp4
│││└03-矩阵其他重要知识及实际应用.mp4
├<资料>
│├<【非常重要】预习_本科数学划重点 (1)>
│├<Matlab a 中文版>
││└MATLAB win64.zip
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