🚀 概述
AI技术的核心离不开数学支撑，以下为关键知识点与练习方向：
线性代数
- 矩阵运算（加减乘除、逆矩阵）
- 向量空间与特征值分解
- 应用场景：神经网络权重更新、图像处理
概率与统计
- 概率分布（高斯分布、伯努利分布）
- 统计推断与假设检验
- 应用场景：贝叶斯网络、数据特征分析
微积分
- 导数与梯度下降算法
- 多变量函数优化
- 应用场景：损失函数最小化、反向传播
📚 练习资源推荐
- AI数学基础入门：系统讲解核心概念
- Python数学库实战：代码实现与可视化
- 机器学习数学推导：深入理解算法原理
🧩 挑战任务
- 使用numpy实现矩阵乘法运算
- 分析一组数据并计算其均值、方差
- 绘制函数图像验证梯度下降效果
📌 提示：数学是AI的基石，建议结合代码实践加深理解！