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【为什么学习数学？】

人工智能的本质是数学，网上有很多AI课程，只蜻蜓点水的介绍一下算法背后的数学理论，知识点比较混乱，不成体系，学了以后一旦在实战遇到难点就不知道该怎么办了。比方说老师遇到过用很多层MLP预测用户转化率的工程师，只是单纯的追求模型的“复杂度”，而忘记了底层数学的本质回归问题超过3层神经网络足以拟合空间中任一曲线，耗费了大量的运算资源却造成了模型的过拟合。

很多同学因为不理解AI底层的数学和理论，知其然不知其所以然，遇到问题不知道如何从根源上去思考排查解决问题，而是花了大量时间做一个“调参侠”，期望蒙中一个优化组合，可是调参空间之巨大如果没有方向随机的搜索和买彩票一样。但是专门的数学课学习起来非常抽象和枯燥，而且其中大量内容和人工智能关系不大。因此在设计这门专为人工智能服务的数学课，讲解从人工智能用到的底层的数学逻辑，让大家可以真正理解数学知识。

【讲师介绍】

褚英昊  技术总监

深造于美国圣地亚哥国家超级计算中心，毕业后归国曾服务于世界某500强中国区AI Lab，是人工智能+智能制造领域的专家。先后发表国际期刊21篇（其中SCI收录17篇），第一作者发明专利11份。

1、更加高效学习、更好的理解AI知识
2、在找工作中在众多的套工程的“调参侠”中脱颖而出，获得面试官的重视
3、在实际工作和开发中，遇到问题能理解问题的本质，真正做到精准而高效的解决问题，获得领导的倚重

【梳理数学与AI知识之间的关联】

【专门为数学设计的项目案例】