人工智能（AI）的核心离不开数学支持，以下为关键知识点概览：
1. 线性代数
- 矩阵运算：理解向量、矩阵、行列式与逆矩阵
- 特征值与特征向量：用于PCA降维与神经网络权重分析
- 向量空间：支撑高维数据表示（如图像、文本）
2. 概率与统计
- 概率分布：正态分布、伯努利分布与贝叶斯定理
- 期望与方差：评估模型不确定性
- 统计推断：假设检验与回归分析
3. 微积分
- 导数与梯度：优化算法（如SGD）的核心
- 多元函数极值：用于损失函数最小化
- 积分应用：概率密度函数计算与面积积分
4. 扩展学习
如需深入理解数学在AI中的应用，可参考：
深度学习数学原理
机器学习算法推导
5. 实用工具
注意：本课程内容严格遵循合规原则，如需其他帮助请随时告知 😊