人工智能數學方法-基礎篇

戴金晟//賈諸青//司中威

人工智能數學方法-基礎篇

商品描述

本書系統梳理以深度學習和大模型為代表的新一代人工智能技術所需要的數學方法，涵蓋數據降維、解析優化、數值優化、參數估計與推斷、估計量性能分析、概率圖模型、序列數據模型等，為讀者提供完整的理論框架。附錄部分介紹數學基礎知識，高度凝練地梳理線性代數、多元函數微積分、概率論與信息論的主要知識，使得全書體系完整自恰。本書適合作為人工智能等相關專業學生的教材，也可以為從事人工智能相關工作的科研人員和讀者提供參考。

作者簡介

戴金晟，副教授、博士生導師，泛網無線通信 重點實驗室骨幹成員， 重點研發計劃首席青年科學家。主要從事人工智能與信息通信的交叉學科研究，主持 重點研發計劃青年科學家項目，主持多項 自然科學基金面上/青年項目、北京市自然科學基金海澱原始創新/面上項目、華為/高通等校企合作項目，參與 自然科學基金重大項目、重點項目等。入選北京市科技新星、中國科協“青年人才托舉工程”、小米青年學者；作為核心完成人獲得中國電子學會自然科學一等獎等。賈諸青，北京郵電大學特聘副研究員，博士生導師。於美國加利福尼亞大學爾灣分校（University of California, Irvine）獲得電子工程與計算機科學（Electrical Engineering and Computer Science）博士學位。主要研究方向為信息論、編碼理論與網絡編碼，聚焦於解決下一代數據存儲系統中的關鍵理論問題。在相關領域已發表學術論文20餘篇，其中7篇發表於信息論領域的旗艦期刊IEEE Transactions on Information Theory。
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