人工智能基础高等数学知识强化训练视频课程_实战培训教学

一、课程概述

人工智能基础高等数学知识强化训练视频课程是一套针对人工智能领域的高等数学知识进行强化训练的视频教程。

本课程旨在帮助学习者掌握人工智能领域中所需的高等数学知识，为后续的人工智能学习打好坚实的数学基础。

二、课程大纲

函数与极限

本部分介绍了函数的基本概念和性质，包括极限、导数、微分等内容。通过这些内容的学习，学习者可以掌握函数和极限的基本概念和性质，为后续的微积分学习打好基础。

微积分

本部分介绍了微积分的基本概念和方法，包括导数、微分、积分、曲线积分、面积积分等内容。通过这些内容的学习，学习者可以掌握微积分的基本概念和方法，为后续的人工智能学习打好基础。

线性代数

本部分介绍了线性代数的基本概念和方法，包括向量、矩阵、行列式、特征值、特征向量等内容。通过这些内容的学习，学习者可以掌握线性代数的基本概念和方法，为后续的机器学习和深度学习学习打好基础。

概率论与数理统计

本部分介绍了概率论与数理统计的基本概念和方法，包括随机变量、概率分布、参数估计、假设检验等内容。学习者可以掌握概率论与数理统计的基本概念和方法，为后续的人工智能学习打好基础。

偏微分方程

本部分介绍了偏微分方程的基本概念和方法，包括一阶偏微分方程、二阶偏微分方程、泊松方程、热方程、波动方程等内容。通过这些内容的学习，学习者可以掌握偏微分方程的基本概念和方法，

为后续的深度学习学习打好基础。

三、课程特点

紧密结合人工智能领域的实际应用，使学习者能够了解数学在人工智能领域中的具体作用和价值。

通过大量的例题和实例讲解，帮助学习者更加深入地理解和掌握数学知识，培养学习者的数学思维能力。

课程内容由浅入深，循序渐进，适合初学者系统地学习高等数学知识，也适合有一定基础的学习者进行复习和强化训练。

课程视频内容清晰，讲解详细，同时配有实时字幕和演示，便于学习者理解和跟随。

四、适用人群

本课程适用于对人工智能感兴趣的初学者和有一定基础的学习者，尤其适合人工智能相关领域的学习者进行高等数学知识的强化训练。

五、学习收获

通过学习本课程，学习者将能够：

掌握人工智能领域中所需的高等数学知识，为后续的人工智能学习打好坚实的数学基础。

培养数学思维能力，提高对数学的理解和应用能力。

学习到数学知识在实际应用中的作用和价值，了解数学在人工智能领域中的重要性。

为后续的机器学习、深度学习等进阶学习打下坚实的数学基础。

六、课程大纲

本课程涵盖了人工智能领域中所需的高等数学知识，包括但不限于以下内容：

1.复数与向量

复数的定义与性质

向量的定义与性质

向量的基本运算

向量的线性相关性与线性无关性

复向量的内积和外积

向量的模和单位向量

复平面与极坐标系

2.微积分

函数与极限

导数与微分

高阶导数与微分

函数的单调性与极值

函数的凹凸性与拐点

不定积分与定积分

定积分的应用

3.线性代数

矩阵的定义与性质

矩阵的基本运算

矩阵的逆与转置

行列式与特征值

矩阵的相似与对角化

线性方程组与矩阵的秩

向量空间与基变换

4.概率论与数理统计

随机事件与概率

条件概率与独立性

随机变量与概率分布

期望与方差

常见概率分布

大数定理与中心极限定理

统计量与假设检验

七、教学方式

本课程为在线视频课程，采用白板讲解和演示相结合的方式，让学习者能够更加直观地理解和掌握数学知识。同时，课程视频配有实时字幕和演示，便于学习者理解和跟随。

学习者可以根据自己的学习进度和时间自由安排学习计划，随时随地学习。

八、结语

人工智能是当前最热门的领域之一，高等数学作为人工智能领域中的重要基础学科，是人工智能学习的必备知识。本课程通过系统地讲解高等数学知识，帮助学习者打好坚实的数学基础，

为学习者后续的人工智能学习打下坚实的基础。如果您对人工智能感兴趣，欢迎加入本课程，一起学习和探索人工智能。

下面是小编精心整理的人工智能基础高等数学知识强化训练视频课程目录，快跟着学起来吧：

1:人工智能学习数学的必要性_微积分知识点_ev.mp4

2:线性代数_概率论知识点_ev.mp4

3:最优化知识_数学内容学习重点_ev.mp4

4:导数的定义_左导数和右导数_ev.mp4

5:导数的几何意义和物理意义_ev.mp4

6:常见函数的求导公式_ev.mp4

7:导数求解的四则运算法则_ev.mp4

8:复合函数求导法则_ev.mp4

9:推导激活函数的导函数_ev.mp4

10:高阶导数_导数判断单调性_导数与极值_ev.mp4

11:导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开_ev.mp4

12:向量的意义_n维欧式空间空间_ev.mp4

13:行向量列向量_转置_数乘_加减乘除_ev.mp4

14:向量的内积_向量运算法则_ev.mp4

15:学习向量计算的用途举例_ev.mp4

16:向量的范数_范数与正则项的关系_ev.mp4

17:特殊的向量_ev.mp4

18:矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵_ev.mp4

19:矩阵的运算_加减法_转置_ev.mp4

20:矩阵相乘_ev.mp4

21:矩阵的逆矩阵_ev.mp4

22:矩阵的行列式_ev.mp4

23:多元函数求偏导_ev.mp4

24:高阶偏导数_梯度_ev.mp4

25:雅可比矩阵_在神经网络中应用_ev.mp4

26: Hessian矩阵_ev.mp4

27:二次型_ev.mp4

28:补充关于正定负定的理解_ev.mp4

29:特征值和特征向量(1)_ev.mp4

30:特征值和特征向量(2)_ev.mp4

31:特征值分解_ev.mp4

32:多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导_ev.mp4

33:奇异值分解定义_ev.mp4

34:求解奇异值分解中的UEV矩阵_ev.mp4

35:奇异值分解性质_数据压缩_ev.mp4

36: SVD用于PCA降维_ev.mp4

37: SVD用于协同过滤_求逆矩阵_ev.mp4

38:概率论_随机事件与随机事件概率_ev.mp4

39:条件概率_贝叶斯公式_ev.mp4

40:随机变量_ev.mp4

41:数学期望和方差_ev.mp4

42:常用随机变量服从的分布_ev.mp4

43:随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布_ev.mp4

44:最大似然估计思想_ev.mp4

45:最优化的基本概念_ev.mp4

46:迭代求解的原因_ev.mp4

47:梯度下降法思路_ev.mp4

48:梯度下降法的推导_ev.mp4

49:牛顿法公式推导以及优缺点_ev.mp4

50:坐标下降法_数值优化面临的问题_ev.mp4

51:凸集_ev.mp4

52:凸函数_ev.mp4

53:凸优化的性质_—般表达形式_ev.mp4

54:拉格朗日函数_ev.mp4

数学.pdf

人工智能基础高等数学知识强化训练视频课程截图：