人工智能数学基础

本书是面向高级人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业规划教材中的一本，通过梳理人工智能涉及的相关数学理论，并通过Python实现相关案例，使抽象的理论具体化，从而加深读者对数学的感性认识，提高读者对数学理论的理解能力。本书首先介绍了人工智能所需的基础数学理论，然后根据数学内容的逻辑顺序，以微积分、线性代数、概率论、数理统计为基础，对函数逼近、最优化理论、信息论、图论进行了深入介绍，同时给出了它们在人工智能算法中的实验案例。另外，该书将免费提供配套 PPT、实验及应用案例等基本教学材料。

这是一本面向高级人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业规划教材，通过梳理人工智能涉及的相关数学理论，并通过Python实现相关案例，使抽象的理论具体化，从而加深读者对数学的感性认识，提高读者对数学理论的理解能力。本书首先介绍了人工智能所需的基础数学理论，然后根据数学内容的逻辑顺序，以微积分、线性代数、概率论、数理统计为基础，对函数逼近、最优化理论、信息论、图论进行了深入介绍，同时给出了它们在人工智能算法中的实验案例。另外，该书将免费提供配套 PPT、实验及应用案例等基本教学材料。 本书内容丰富全面，包括数学在人工智能处理流程中的角色、微积分在人工智能中的核心地位、向量与矩阵在人工智能中的应用、线性变换在人工智能中的理解、概率论在人工智能中的地位和应用、数理统计在人工智能中的地位、损失函数与核函数选择、函数逼近在机器学习中的应用、信息论概述、信息度量方法、信源和信道理论、图论的基本概念和应用等。这些内容都是人工智能领域必须掌握的基础数学知识。 本书内容深入浅出，不仅包含了丰富的数学理论知识，还提供了大量的实验案例和Python代码，使得读者可以通过实际操作来加深对理论知识的理解。