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如果说程序开发的根本在于逻辑，那么AI的“根本”在于数学。AI人才的需求在可预见的多年内还将以爆发的态势增长，但普通程序员困于数学知识的欠缺，多局限在AI应用层开发，在模型的构建、训练、微调、优化以及数据处理、性能评估方面无法突破。现在很多数学教程基于高校高等数学基础设计，对多数开发人员有难度，并且偏离AI实践。鉴于此，本课程严选AI强关联数学干货，降低学习门槛、可视化呈现、数学与代码结合的程序员友好课程设计，广泛覆盖AI所必备的数学基础，旨在消除程序员在深入AI领域的数学屏障，无论你是想夯实数学基础，还是深耕AI领域，这门课程都将是你的首选。本课程是数学基础系列的概率与统计部分，概率与统计为人工智能提供了理论支撑，让我们真正理解人工智能的数学逻辑与运行机制。

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如果说程序开发的根本在于逻辑，那么AI的“根本”在于数学。AI人才的需求在可预见的多年内还将以爆发的态势增长，但普通程序员困于数学知识的欠缺，多局限在AI应用层开发，在模型的构建、训练、微调、优化以及数据处理、性能评估方面无法突破。现在很多数学教程基于高校高等数学基础设计，对多数开发人员有难度，并且偏离AI实践。鉴于此，本课程严选AI强关联数学干货，降低学习门槛、可视化呈现、数学与代码结合的程序员友好课程设计，广泛覆盖AI所必备的数学基础，旨在消除程序员在深入AI领域的数学屏障，无论你是想夯实数学基础，还是深耕AI领域，这门课程都将是你的首选。本课程是数学基础系列的线性代数部分，线性代数是人工智能的重要工具，是计算机处理、运算和表达海量数据的数学基石。

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