【深度之眼】 v4 人工智能 数学基础训练营

名称：【深度之眼】 v4 人工智能 数学基础训练营

描述：该课程是深度之眼推出的第四期人工智能数学基础训练营，旨在为AI学习打下坚实的数理根基。课程内容系统全面，分为五大核心模块：线性代数(向量、矩阵、秩、分解)、微积分(极限、连续、微分、积分、矩阵求导)、概率论与数理统计(基础概念、条件概率、各种分布、主成分分析)、概率论与信息论(估计理论、贝叶斯统计、信息度量、交叉熵、KL散度)以及优化方法(梯度下降、牛顿法、共轭梯度、Adam、拉格朗日乘数法)。通过系统讲解AI领域必备的数学工具与理论，帮助学习者深入理解机器学习、深度学习等高级算法的底层原理。

链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/1iT_v-1BCldsWdo8G_ZE8IQ?pwd=9527
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└─【深度之眼】 v4 人工智能 数学基础训练营
    │  绪论 .mp4
    │  资料.zip
    │
    ├─Week1 线性代数
    │      1.1 向量与矩阵.mp4
    │      1.2 矩阵相关性与矩阵的秩.mp4
    │      1.3 矩阵的范数与迹.mp4
    │      1.4 矩阵变换和矩阵分解.mp4
    │
    ├─Week2：微积分
    │      2.1 集合与函数.mp4
    │      2.2 极限.mp4
    │      2.3 连续函数和微分学.mp4
    │      2.4 积分.mp4
    │      2.5 矩阵的求导与Hessian矩阵.mp4
    │
    ├─Week3 概率论与数理统计
    │      3.1 概率论基础.mp4
    │      3.2 条件概率.mp4
    │      3.3 概率分布与统计量.mp4
    │      3.4 概率分布进阶.mp4
    │      3.5 联合分布.mp4
    │      3.6 主成分分析法.mp4
    │
    ├─Week4 概率论与信息论
    │      4.1 中心极限定理与矩估计.mp4
    │      4.2 极大似然估计与最大后验估计.mp4
    │      4.3 贝叶斯统计基础.mp4
    │      4.4 信息论基础（信息度量，互信息，交叉熵，KL散度）.mp4
    │
    └─Week5：优化方法
            5.1 最速下降法.mp4
            5.2 梯度下降法（SGD，BGD）.mp4
            5.3 牛顿下降法，拟牛顿法.mp4
            5.4 共轭梯度法.mp4
            5.5 adman方法.mp4
            5.6 拉格朗日乘数法.mp4