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这篇博客介绍了线性代数在人工智能中的重要性，特别是线性方程组和矩阵。作者指出，线性方程组是神经网络中数据处理的基础，并解释了矩阵作为数据载体的角色。文章详细阐述了线性方程组的表示，矩阵的概念，以及行列式的定义，包括全排列和逆序数的概念。此外，还简要提及了齐次和非齐次线性方程组的区分。
Hi，大家好。我是茶桁。
结束了「微积分」部分的学习之后我们稍作休整，今天正式开始另外一部分：「线性代数」的学习。小伙伴们放松完回来要开始紧张起来了。
我们之前说过，不管是哪一个工程学科，根基都在于数学。所以不管是做什么，你都得了解一定的数学知识。只是不同的领域对数学的运用精尖程度不一样。比如说，金融领域对于数学的要求就会比较高，但是也有一些学科，比如说会话什么的，对数学要求就会不那么高。
那么对于我们人工智能，所需要的数学知识在导论第一节课我给大家列过一个目录，基本也就是目录上的那些内容，那些就是我们最核心的Point。
有些同学可能会觉得导论课很简单，确实，人工智能直接运用的那一些东西就那么点，在这一部分知识的背后，它有一个庞大的数学体系。所以，上一部分「微积分」大家应该也都发现了，就是我们的这个知识体系非常庞大，各方面都有一环套着一环。
当然，这其中有部分技术比较差的同学，看那些公式会觉得头晕。但是其实别担心，这个问题并不是很大，因为知识点就这么多，我都列的很清楚&#
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