21世紀以來，全球化的加速和網際網路的蓬勃發展，帶來全球範圍內電子資料的**性增長，人類邁入了大資料時代。
與此同時，計算機晶元的計算能力也持續高速增長。在資料和計算能力指數式增長的支援下，人工智慧演算法在應用中取得了重大突破，如人臉識別、語音識別、網頁搜尋、購物推薦、自動化交易等方面都取得了突破性進展，掀起了新一輪的人工智慧浪潮。這些應用的背後是一大批新的智慧型演算法，如統計學習理論、支援向量機、概率圖模型、深度神經網路等，這些演算法都是在數學模型的基礎上建立起來的，演算法的創新離不開數學工具的支撐。
數學是科學的語言，數學基礎知識背後蘊含著處理智慧型問題的基本思想與方法，也是理解複雜演算法的必備要素。對於學習人工智慧而言，最基礎的學科知識主要涉及數學和計算機。各種人工智慧技術歸根結底都建立在數學模型之上，要了解人工智慧，首先要掌握必備的數學工具，培養數學思維能力。
掌握必備的數學基礎知識
高等數學是理解人工智慧演算法的基礎知識，是計算機計算的基石，與很多領域密切相關，例如數值計算、求定積分近似解就是數值計算研究領域的乙個典型應用。最優化理論本身就是人工智慧數學模型的理論基礎之一。梯度下降法、拉格朗日乘子法等優化方法是最優化理論常用方法。泰勒公式的出發點是用簡單熟悉的多項式近似代替複雜函式，從而將複雜函式化簡為多項式，以便計算機實現，更是為計算機領域實現科學計算所需函式提供了一種解題思路。
線性代數概念是機器學習必備的基礎知識，是人工智慧研究的基礎工具集。掌握線性代數有助於理解不同機器學習演算法背後的原理、演算法內部是如何執行的，以便在開發機器學習系統時更好地作決策代數。線性代數的基礎知識包括：矩陣及其基本運算、在實際問題中應用廣泛的基於矩陣分解的各種方法（如奇異值分解(svd)、主成分分析(pca)等）、核函式的思想，以及常見的核函式。
在機器學習模型中，如果把所要處理的樣本資料看作隨機變數或隨機向量，就可以利用概率論的觀點，對問題構建概率統計模型，繼而開展對問題的各種研究，如今概率問題已經深入人工智慧、社會科學、生物資訊科學等方方面面。這也代表了目前機器學習中基於統計學習方法的思想。機器學習中目前佔據主流的統計學習方法正是基於資料構建概率統計模型，通過學習概率和數理統計知識能對資料建立模型，並進行**與分析。概率論和數理統計知識包括：概率論的基礎概念、資料科學常用的幾種資料分布、衡量資訊的不確定性——熵與啟用函式，引數估計方法（如最大似然估計、樸素貝葉斯方法等）。假設檢驗、回歸分析、相關分析、方差分析、聚類分析等，以及貝葉斯統計方法。
理論和實踐的結合
數學學習起來比較枯燥乏味，易退難進，因此在掌握數學知識的同時，可以開展一些實踐活動。
(1) 首先對人工智慧的各種基礎知識、基本理論和經典演算法需要進行不斷地學習和積累，例如目前流行的神經網路、支援向量機、遺傳演算法等，尤其是目前在語音、影象和自然語言處理方面識別效率很高的深度學習演算法。
(2) 通過理論知識學習中引入計算機程式設計實踐，讓初學者更深入掌握數學定理的含義，提公升數學興趣，利用人工智慧中的經典演算法解決現實世界的問題，激發人們對人工智慧的興趣和自信，避免數學學習中的枯燥乏味，從而更快提公升自我。
(3) 從演算法實踐的角度來看，需要掌握至少一門人工智慧的，例如被稱為機器學習最優秀的語言python，具有語法簡潔、易讀易學、可移植性好、有豐富的庫支援等優點，python採用強制縮排的方式使**具有極佳的可讀性。用python做科學計算的研究機構日益增多，眾多開源的科學計算軟體包都提供了python的呼叫介面，而python專用的科學計算擴充套件庫更多，經典的科學計算擴充套件庫numpy、scipy和matplotlib分別為python提供了快速陣列處理、數值運算及繪圖功能，python語言及其眾多的擴充套件庫所構成的開發環境十分適合工程技術人員、科研人員處理實驗資料、製作圖表，甚至開發科學計算應用程式。
人工智慧時代，程式開發者在執行各類演算法時，常用的處理方法是調參或調包，但是當發現該演算法效果不好時，如果不理解演算法背後的數學模型，就很難對該演算法進行優化，要理解演算法的內在邏輯，沒有數學基礎是不行的。這一點是人工智慧程式設計和傳統程式設計的不同之處。
當今時代機遇與挑戰並存，人工智慧技術目前有著較好的就業環境，各行各業都對人工智慧有著巨大的人才需求和較高的要求，相對其他行業，人工智慧的開發者也擁有較高的薪資收入，一旦掌握演算法原理就會在技術上得到質的提公升，能夠快速提高自身的競爭力，甚至得到豐厚的回報。
機器學習已經成為當下ai領域最核心也是最基礎的模組，由演算法中於涉及到大量的數學公式難住了大部分想入門的同學，課程中詳細解讀機器學習工程師必備技能基礎及其學習路線圖。詳細概述數學公式學習方法與演算法案例應用套路。整體風格通俗易懂適合準備入門與轉行ai方向的同學們。
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