课程链接: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science
近年来，人工智能和数据科学的发展迅猛，对相关技术的深入理解变得尤为重要。由DeepLearning.AI开设的《Mathematics for Machine Learning and Data Science》是一门极具价值的课程，帮助学习者掌握机器学习的核心数学基础。课程内容丰富，涵盖线性代数、微积分、概率论与统计等关键领域。通过系统学习，学生不仅可以提升理论水平，还能在实际项目中游刃有余地应用数学工具。
课程包括：
– 线性代数：学习如何用向量和矩阵表达数据，理解特征空间的基本概念。
– 微积分：掌握函数的优化方法，为模型的训练提供数学基础。
– 概率与统计：理解数据的分布特性，进行有效的推断和决策。
每个部分都配有详细的讲解和实际案例，适合想要系统学习机器学习数学基础的学生和工程师。课程链接如下：
– 线性代数：[点击这里](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fmachine-learning-linear-algebra)
– 微积分：[点击这里](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fmachine-learning-calculus)
– 概率与统计：[点击这里](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fmachine-learning-probability-and-statistics)
强烈推荐给所有希望打下坚实数学基础，深入理解AI与数据科学的学习者！
课程链接: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science