1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
        2、培训结束后,授课老师留给学员联系方式,保障培训效果,免费提供课后技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

适用人群
想学习人工智能，但是数学基础比较薄弱的同学
课程简介
数学基础。

人工智能，机器学习，深度学习中用到的数学基础课程。

本套课程为持续更新课程。只要大家有数学方面的需求，老师会持续免费更新。

现有课程包括：线性代数、微积分、信息论等数学类基础知识。
第1章概述
1-1概述
第2章线性代数
2-1矩阵及矩阵的基本标识
2-2矩阵基本运算
2-3几种特殊的矩阵及矩阵行列式的计算
2-4几种特殊的矩阵及矩阵行列式的计算
2-5向量及向量的基本运算
2-6矩阵特征值特征向量的计算
2-7奇异值分解
第3章微积分与概率论
3-1极限与导数
3-2导数在梯度下降中的应用
3-3条件概率、全概率、贝叶斯概率公式
3-4随机变量、期望、方差
3-5各种分布
第4章同学们新需求
4-1新需求
4-2线性回归数学推导-矩阵转换
4-3线性回归数学推导-误差值分析
4-4线性回归数学推导-似然函数
4-5线性回归数学推导-最小二乘
第5章免费赠送全套Python课程
5-1Python怎么学？
5-2Anacoda正确的使用姿势
5-3Notebook基本使用
5-4numpy之矩阵的创建
5-5numpy之读取文件内容
5-6numpy之数据处理
5-7numpy之与和或的用法
5-8numpy之矩阵属性操作
5-9numpy之矩阵加减乘操作
5-10numpy之矩阵其他操作
5-11numpy之特征值分解
5-12pandas之pandas的用处
5-13pandas之读取文件
5-14pandas之数据属性
5-15pandas之数据基本操作
5-16pandas之空值及分组处理
5-17matplot之基本框绘制
5-18matplot之折线图优化
5-19matplot之区域画多图
5-20matplot之其他操作