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原標題：真正搞懂AI可能還需要懂點Math：這是可以自學的數(shù)學基礎書單及自學方法

關鍵字：數(shù)學,微積分,線性代數(shù),書籍,麻省理工學院

文章來源：AI范兒

內(nèi)容字數(shù)：24870字

內(nèi)容摘要：點擊上方藍字關注我們圖：線性代數(shù)與概率理論：搞懂AI的關鍵數(shù)學基礎“?2·?arad?g?智能平方范式研究任重道遠。從理解SOTA(State of the Art)的大語言模型(LLM)背后的靈魂人物訪談、到讀懂一系列機器學習工程論文，越來越發(fā)現(xiàn)數(shù)學、尤其是離散數(shù)學基礎是如此重要，無法繞開；智能現(xiàn)象，數(shù)學上如果無法得到有效的公式說明，則工程上無從下手，而結論會流于臆測（speculation）。題記GPT系列帶來的現(xiàn)象級的AI應用，吸引了越來越多的人投身于機器學習的理解與實踐。有人總結了搞懂機器學習（Machine Learning）的數(shù)學基礎歸于4個方面：代數(shù)概率/統(tǒng)計微分方程微積分△-從原理上理解機器學習所需要的數(shù)學知識這些數(shù)學基礎恰好是高等數(shù)學所需學習的內(nèi)容。幾個月前，AI范兒社區(qū)也整理推薦了xAI的Greg Yang的恐怖長書單：即使你非大學相關理工科專業(yè)或者過了大學學習階…

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作者簡介：智能未來，始于Prompt！