2017年LinkedIn（領英）發布的《全球AI領域人才報告》顯示，過去三年間，通過領英平臺發布的AI職位數量從2014年的5萬飆升至2016年的44萬，增長近8倍。
人工智慧市場發展迅猛，層出不窮的新算法和新工具讓人目不暇接。但是支撐其發展的基礎——數學理論，卻一直未變。
對於初學者來說，它是人工智慧入門的基石。若是學習初期囫圇吞棗，往往會在算法出現accuracy不好、loss很高、模型已經overfitting的時候，才後悔沒有好好掌握基礎的數學理論。
對於專業的Researcher來說，從大學到現在，課堂上學的和自學的數學其實不算少了，可是在研究的過程中總是發現需要補充新的數學知識，如Learning、Vision等都是很多種數學的交匯場。
可見數學在AI技能進階之路上有著極其重要的地位，但數學是一門龐大的學科，全面掌握難度較大，針對機器學習及具體的AI應用領域我們還是需要有的放矢地進行學習。
以下是一位AI從業者總結的機器學習所需的數學基礎模塊，從中我們不難發現：
線性代數、概率論與統計是機器學習中最重要且不可缺少的
微積分則是數學分析體系的基礎，其基礎性作用不言而喻
一些複雜算法也是會被廣泛應用在機器學習場景中，可見看凸優化也是機器學習數學基礎中的重要一環
圖片來自rokia.org
的確，目前機器學習最主流的兩大類方法的基礎：一種是以研究函數和變換為重點的代數方法，比如Dimension reduction，feature extraction，Kernel等；一種是以研究統計模型和樣本分布為重點的統計方法，比如Graphical model, Information theoretical models等。它們側重雖有不同，但是常常是共同使用，這就更加強調了數學基礎的重要性。
看完這些，你是否想重新撿起數學學習教材？
對於廣大非數學科班出身的初學者來說，學習「線性代數、矩陣、概率論、凸優化」這幾門課程，不僅費時費力，而且很難完全吃透課程裡的知識點。
基於這一學習「剛需」，AI慕課學院聯手雷鋒網推出機器學習系列基礎課程，力邀學術精英和工業界講師親自授課。在大家起步機器學習之前，開設「線性代數及矩陣論、概率論與統計、凸優化」3門基礎數學課程，幫助大家夯實數學基礎。
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一、導師背景
蔡佳老師
廣東財經大學特聘教授，香港城市大學數學系博士。從事機器學習研究有近10年的歷史，發表10多篇SCI論文，在機器學習理論授課方面有著豐富的經驗。
二、課程5大亮點
1、名師授課
蔡佳老師從事機器學習研究有近10年的歷史，發表10多篇SCI論文，在機器學習理論授課方面有著豐富的經驗。
2、課程內容基礎，有的放矢
聚焦機器學習所需的數學基礎開展課程，免去不必要的知識點，讓學習一步到位。
3、百人微信學習群
所有報名學員都將進入微信學習群，蔡佳老師同步學習資料和素材進群，了解大家的學習進度。
4、講師、助教實時解答
除了蔡佳老師集中時間答疑之外，學習群配備2-3名課程助教，第一時間解答大家學習過程中遇到的問題。有助教，學習更省力。
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單門課程價格399元，套餐課程原價699元，拼團價399-599元不等，搶到就是賺到，快來拼團吧！
三、課程大綱
四、開課前的準備
五、適合人群
有興趣今後從事機器學習領域的工作者
希望掌握線性代數、矩陣論的一些應用的人員
六、價格與優惠
原價：399元/門，三門打包價699元
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