许多部门和行业都渴望将AI和数据驱动技术整合到自己的系统和运营中。但要构建真正成功的AI系统，你需要牢牢掌握底层的数学知识。这本全面指南弥补了AI所展现出的无限潜力和应用与相关数学基础之间存在的现实差距。 作者Hala Nelson并没有讨论高深的学术理论，而是以现实世界的应用和最先进的模型为重点，介绍了在人工智能领域发展所需的数学知识。你将在专门的AI背景下探索回归、神经网络、卷积、优化、概率、马尔可夫过程、微分方程等主题。工程师、数据科学家、数学家、科学家将为在AI和数学领域取得成功打下坚实的基础。 你将能够：熟练运用AI、机器学习、数据科学和数学的语言；在数学结构下统一机器学习模型和自然语言模型；轻松处理图形和网络数据；探索真实数据，可视化空间变换，降低维度和处理图像；为不同的数据驱动项目选择合适的模型；探索AI的各种影响和局限性。
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