《人工智能线性代数基础》

内容简介

《人工智能线性代数基础》本书系统地探讨了线性代数在人工智能领域中的广泛应用，从理论基础到实践技术，内容全面且深入。

《人工智能线性代数基础》全书共12章，涵盖线性代数基础、矩阵运算与线性方程组、特征值与特征向量、奇异值分解、向量空间与正交化等基础知识，并延伸至强化学习、自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等前沿应用场景。通过理论讲解、模型分析和代码实践，深入剖析线性代数在算法建模、性能优化和结果解释中的关键作用。

《人工智能线性代数基础》本书配有丰富的案例分析、课后练习及可视化实例，适合人工智能行业从业者、研究人员及相关领域学生学习和参考，为迈向更高水平的人工智能研究与开发奠定坚实基础。

作者简介

薛栋，华东理工大学信息科学与工程学院副教授、博士生导师，德国慕尼黑工业大学工学博士，入选上海市高层次青年人才计划、浦江人才计划。长期从事人工智能与大数据相关研究，主持多项国家重大专项课题、国家自然科学基金面上项目、企业科研攻关项目等。常年主讲人工智能专业必修课程“人工智能数学基础”。

段兆阳，华东理工大学信息科学与工程学院讲师，硕士生导师，美国德州农工大学博士，从事过程系统工程、非线性系统理论与应用研究，承担博弈论和机器学习相关课程教学工作，主持国家重点研发计划课题和上海市“科技创新行动计划”扬帆计划项目，参与多项国家和省部级科研项目。

王圣强，华东理工大学数学学院副教授、数学与应用数学系副主等