线性代数是人工智能领域的基础数学课程之一，它涉及到向量、矩阵、行列式等基本概念。本课程旨在帮助学员掌握线性代数的基本理论和方法，为后续学习人工智能算法打下坚实的基础。
课程内容
向量与空间
- 向量的概念与运算
- 向量空间与线性子空间
- 基础定理与坐标表示
矩阵与行列式
- 矩阵的概念与运算
- 矩阵的秩与行列式
- 矩阵的逆与特征值
特征值与特征向量
- 特征值与特征向量的概念
- 特征值与特征向量的性质
- 实对称矩阵与正定矩阵
线性方程组
- 线性方程组的解法
- 线性方程组的几何意义
- 克莱姆法则与行列式展开
应用案例
- 机器学习中的线性代数应用
- 图像处理中的线性代数应用
课程特色
- 理论与实践相结合：课程内容既包括理论知识，也包括实际应用案例，帮助学员更好地理解和掌握线性代数的应用。
- 互动性强：课程采用线上线下相结合的教学模式，鼓励学员积极参与讨论，提高学习效果。
- 优质师资：由经验丰富的教师团队授课，确保教学质量。