人工智能数学基石：深度之眼训练营全套资源

本课程由深度之眼团队打造，系统讲解人工智能所需的数学基础，涵盖线性代数、概率统计等核心模块。内容从零基础起步，注重理论与实践结合，帮助学习者构建扎实的数学功底。资源包含高清视频、讲义及配套习题，适合计划进入AI领域的学生或从业者自学使用。”和“解决问题”。
目录：
深度之眼 人工智能 数学基础训练营 百度网盘下载
├─Week1 线性代数
│  ├─1.1 向量与矩阵.mp4
│  ├─1.2 矩阵相关性与矩阵的秩.mp4
│  ├─1.3 矩阵的范数与迹.mp4
│  └─1.4 矩阵变换和矩阵分解.mp4
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├─Week2：微积分
│  ├─2.1 集合与函数.mp4
│  ├─2.2 极限.mp4
│  ├─2.3 连续函数和微分学.mp4
│  ├─2.4 积分.mp4
│  └─2.5 矩阵的求导与Hessian矩阵.mp4
│              
├─Week3 概率论与数理统计
│  ├─3.1 概率论基础.mp4
│  ├─3.2 条件概率.mp4
│  ├─3.3 概率分布与统计量.mp4
│  ├─3.4 概率分布进阶.mp4
│  ├─3.5 联合分布.mp4
│  └─3.6 主成分分析法.mp4
│              
├─Week4 概率论与信息论
│  ├─4.1 中心极限定理与矩估计.mp4
│  ├─4.2 极大似然估计与最大后验估计.mp4
│  ├─4.3 贝叶斯统计基础.mp4
│  └─4.4 信息论基础（信息度量，互信息，交叉熵，KL散度）.mp4
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├─Week5：优化方法
│  ├─5.1 最速下降法.mp4
│  ├─5.2 梯度下降法（SGD，BGD）.mp4
│  ├─5.3 牛顿下降法，拟牛顿法.mp4
│  ├─5.4 共轭梯度法.mp4
│  ├─5.5 adman方法.mp4
│  └─5.6 拉格朗日乘数法.mp4
│              
├─绪论 .mp4
└─资料.zip