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>
│  │  │  │  ├1.png
│  │  │  │  ├2.png
│  │  │  │  ├3.png
│  │  │  │  └答案.txt
│  │  │  ├<第一章 优化迭代统一论作业_主观题>
│  │  │  │  ├1.png
│  │  │  │  └2.png
│  ├<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>
│  │  │  ├1.png
│  │  │  ├2.png
│  │  │  ├3.png
│  │  │  └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>
│  │  ├1.PNG
│  │  ├2.PNG
│  │  ├3.PNG
│  │  ├4.PNG
│  │  ├5.PNG
│  │  ├6.PNG
│  │  ├7.PNG
│  │  └8.PNG
│  ├<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>
│  │  │  │  ├1.PNG
│  │  │  │  ├2.PNG
│  │  │  │  └答案.txt
│  │  │  ├<第一章 矩阵分析上篇作业_客观题>
│  │  │  │  ├1.PNG
│  │  │  │  ├2.PNG
│  │  │  │  └答案.txt
│  │  ├<视频>

│  │  │  ├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