本栏目将推荐一些经典的、有趣的、有启发性的书籍，这些书籍涵盖了各个领域，包括文学、历史、哲学、科学、技术等等。相信这些书籍不仅可以让你获得知识，还可以让你感受到阅读的乐趣和魅力。
今天给大家推荐的书籍是：《人工智能数学基础》
一、书籍简介
凡事都要打好基础，才能稳定向前。数学知识与数学思维是学习人工智能的基石，只有基础牢固，基石稳定，人工智能技术这座恢弘大厦才能永不倾覆。不掌握数学知识，就无法理解算法的内在逻辑，“照葫芦画瓢”只能应付一时，想要在行业中立足，掌握技术原理是重中之重。
《人工智能数学基础》一书以零基础讲解为宗旨，面向学习数据科学与人工智能的读者，通俗地讲解每一个知识点，旨在帮助读者快速打下数学基础。
数学思维的体操，也是学习人工智能的基石。在人工智能算法的学习过程中，很多初学者遭遇的挫折多半是来自看不懂算法的数学推导过程，进而无法理解算法原理，在应用中只能调整参数或换工具包，却很难优化算法。要理解一个算法的内在逻辑，没有必要的数学知识是不行的，这一点是人工智能编程和以往传统程序编程的不同之处。该书立足于帮助数据科学与人工智能相关行业的读者快速掌握相关的基本数学知识，为进一步学习打下基础，是一本值得推荐的图书。
全书分为 4 篇，共 17 章。其中第 1 篇为数学知识基础篇，主要讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日乘子法；第 2 篇为数学知识核心篇，主要讲述了线性代数基础、特征值与矩阵分解、概率论基础、随机变量与概率估计；第 3 篇为数学知识提高篇，主要讲述了数据科学的几种分布、核函数变换、熵与激活函数；第 4 篇为数学知识应用篇，主要讲述了回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、贝叶斯分析等内容。
本书适合准备从事数据科学与人工智能相关行业的读者。
二、内容简介
数学思维的体操，也是学习人工智能的基石:全书以火热的“领域+工具”组合，通过205个典型范例+185个推导公式+37道经典习题+40个学习难点提示+19个项目，用数学解析人工智能，并以Python为工具进行数学思想和解决方案的有效实践，同时本书也是中国人工智能学会副理事长力荐教材之一：
- 零基础也能快速入门。本书从最基础的高等数学基础讲起，由浅入深，层层递进，在巩固固有知识的同时深入讲解人工智能的算法原理，无论读者是否从事计算机相关行业，是否接触过人工智能，都能通过本书实现快速入门。
- 全新视角介绍数学知识。采用计算机程序模拟数学推论的介绍方法，使数学知识更为清晰易懂，更容易让初学者深入理解数学定理、公式的意义，从而激发起读者的学习兴趣。
- 理论和实践相结合。每章最后提供根据所在章的理论知识点精心设计的“综合性实例”，读者可以通过综合案例进行实践操作，为以后的算法学习奠定基础。
- 大量范例源码+习题答案，为学习排忧解难。本书所有示例都有清晰完整的源码，每章之后设有习题并配套题目答案，讲解清晰，解决读者在学习中的所有困惑。
| 章节 | 内容 |
|---|---|
| 第一章 | 人工智能与数学基础 |
| 第二章 | 高等数学基础 |
| 第三章 | 微积分 |
| 第四章 | 泰勒公式与拉格朗日乘子法 |
| 第五章 | 将研究对象形式化—线性 |
| 第六章 | 从数据中提取重要信息—特征值与矩阵分解 |
三、作者简介
唐宇迪，计算机专业博士，网易云课堂人工智能认证行家，51CTO学院讲师，CSDN博客专家。
李琳，河南工业大学副教授，在软件工程、机器学习、人工智能和模式识别等领域有深入研究。
侯惠芳，教授，解放军信息工程大学通信与信息系统专业博士，擅长机器学习、大数据检索、人工智能和模式识别等 。
王社伟，河南工业大学副教授，西北工业大学航空宇航制造专业博士，挪威科技大学访问学者，对数字化制造、企业管理系统、机器学习、数据挖掘等有丰富的实战经验。
最后
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