慕ke 程序员数学体系课|同步更新

课程介绍

程序员数学体系课，将数学与代码完美结合，架起AI数学内核与程序员工程实践之间的桥梁。精选AI相关的数学干货，以可视化方式呈现“看得见”的数理知识，设定低学习门槛，帮助高效掌握数学体系。提供50多个AI案例和60多个习题精讲，结合5个拓展主题，紧密融合数学理论与AI实例。

围绕AI筛选知识点，一站式掌握与AI紧密关联的数学知识体系,只学有用的

试看链接：https://pan.baidu.com/s/1biC7gmR4mVhFPXlANWlpsA?pwd=8t6w

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资源目录

第1周 线性代数入门：由来、与人工智能的关系

• 第1章 线性代数入门：由来、与人工智能的关系

  • 1-1 程序员的AI必备数学体系课-课程简介 [31M]

  • 1-2 必看：添加课程微信学习讨论群.pdf [65K]

  • 1-3 准备编程环境 [7.0M]

  • 1-4 Matplotlib快速上手 [30M]

  • 1-5 Matplotlib练习-1 [38M]

  • 1-6 Matplotlib练习-2 [43M]

  • 1-7 线性代数：从线性方程中来 [22M]

  • 1-8 线性代数的作用，与人工智能的关系 [26M]

  • 1-9 线性代数在机器学习中的实践 [9.4M]

  • 1-10 常用科学计算，机器学习库的介绍和对比 [9.2M]

  • 1-11 线性代数入门练习-1 [33M]

  • 1-12 线性代数入门练习-2 [30M]

• 第2章 线性代数核心概念-走进矩阵

  • 2-1 标量、向量、矩阵、张量 [10M]

  • 2-2 向量的加减乘除 [18M]

  • 2-3 向量点积，叉积 [27M]

  • 2-4 向量的范数，类型 [26M]

  • 2-5 矩阵的加减乘除 [15M]

  • 2-6 矩阵的类型 [15M]

  • 2-7 矩阵基础练习-1 [21M]

  • 2-8 矩阵基础练习-2 [29M]

  • 2-9 矩阵基础练习-3 [37M]

  • 2-10 矩阵基础练习-4 [30M]

第2周 矩阵进阶运算与矩阵分解

• 第1章 矩阵进阶运算

  • 1-1 矩阵运算：转置，逆，迹，秩 [50M]

  • 1-2 矩阵的行列式 [33M]

  • 1-3 矩阵的行列式 [29M]

  • 1-4 稀疏矩阵 [14M]

  • 1-5 张量 [14M]

  • 1-6 矩阵进阶运算的练习-1 [29M]

  • 1-7 矩阵进阶运算的练习-2 [40M]

• 第2章 矩阵分解

  • 2-1 矩阵分解介绍 [3.7M]

  • 2-2 矩阵的LU分解 [27M]

  • 2-3 矩阵的QR分解 [26M]

  • 2-4 Cholesky乔里斯基分解 [9.1M]

  • 2-5 矩阵分解练习-1 [24M]

  • 2-6 矩阵分解练习-2 [26M]

  • 2-7 矩阵分解练习-3 [36M]

  • 2-8 矩阵分解练习-4 [17M]

第3周 特征分解

• 第1章 特征分解

  • 1-1 特征分解的定义 [13M]

  • 1-2 代码调用 [10M]

  • 1-3 特征分解的直观理解 [47M]

  • 1-4 手工进行特征分解 [32M]

  • 1-5 特征分解的一些性质 [3.7M]

  • 1-6 特征分解的练习-1 [28M]

  • 1-7 特征分解的练习-2 [23M]

  • 1-8 特征分解的练习-3 [42M]

  • 1-9 特征分解的练习-4 [25M]

（后续周次结构同上，此处展示完整结构框架）

第10周 积分基础

• 第1章 积分基础

  • 1-1 积分的直观理解 [9.8M]

  • 1-2 不定积分与定积分 [5.4M]

  • 1-3 积分的性质 [15M]

  • 1-4 从不定积分计算定积分 [4.7M]

  • 1-5 用scipy数值计算积分 [17M]

  • 1-6 用Sympy解析计算积分 [5.6M]

  • 1-7 积分的一个应用：概率累积分布 [3.8M]

  • 1-8 练习：积分基础-1 [44M]

  • 1-9 练习：积分基础-2 [29M]

  • 1-10 练习：积分基础-3 [27M]

附加资源

• 代码/