《人工智能大模型数学基础》

编辑推荐

1.基础→进阶→AI适配
从线性代数、微积分到概率与统计，构建大模型必备的数学体系。结合BERT、GPT、Stable Diffusion等前沿模型，定制化讲解向量、矩阵、梯度下降、概率分布等核心知识及其内在联系。

2.理论→代码→全链贯通
通过数学推导与Python实战，深度解析模型架构、训练与优化过程。打通从数学原理到工程实现的关键路径，全面提升算法设计、调试与优化的综合能力。

3.领域→场景→深度落地
涵盖计算机视觉、自然语言处理与推荐系统等核心场景。以DeepSeek系列模型为典型案例，系统剖析数学原理在真实AI系统中的落地方法与实践效能。

内容简介

《人工智能大模型数学基础》本书系统讲解人工智能大模型（如BERT、GPT、Stable Diffusion等）所需的数学基础，涵盖线性代数、微积分、概率与统计三大核心领域，并结合实际案例与Python**，解析数学原理在模型架构、训练与优化中的关键作用。全书遵循理论推导与实战应用相结合的原则，帮助读者从底层理解大模型技术，提升算法设计与调优能力。

《人工智能大模型数学基础》本书共8章，第1章概述人工智能大模型的定义与发展历程；第2章和第3章聚焦线性代数基础及其在大模型中的应用；第4章和第5章详解微积分基础及其在大模型优化中的实践；第6章和第7章阐述概率与统计基础及其在大模型中的体现；第8章以DeepSeek系列模型为案例，剖析其技术演进路径与数学基础的具体应用。

《人工智能大模型数学基础》本书适合对人工智能大模型及其数学基础感兴趣的读者学习，包括计算机科学、人工智能专业的学生、人工智能从业人员和研究人员，以及希望深入理解大模型工作原理的技术爱好者。

作者简介

江南燕

计算机硕士，在人工智能领域拥有十年实战经验，深耕深度学习、大模型等方向。目前专注于提供人工智能相关培训与咨询服务，并持续紧跟技术发展前沿。