真正搞懂AI可能還需要懂點Math：這是可以自學的數學基礎書單及自學方法

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

關鍵字：數學,微積分,線性代數,書籍,麻省理工學院

文章來源：AI范兒

內容字數：24870字

內容摘要：點擊上方藍字關注我們圖：線性代數與概率理論：搞懂AI的關鍵數學基礎“?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，越來越發現數學、尤其是離散數學基礎是如此重要，無法繞開；智能現象，數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）的數學基礎歸于4個方面：代數概率/統計微分方程微積分△-從原理上理解機器學習所需要的數學知識這些數學基礎恰好是高等數學所需學習的內容。幾個月前，AI范兒社區也整理推薦了xAI的Greg Yang的恐怖長書單：即使你非大學相關理工科專業或者過了大學學習階…

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作者簡介：智能未來，始于Prompt！