本文推荐了一本由Hala Nelson撰写的《Essential Math for AI》，该书阐述了人工智能所需的数学基础，包括线性代数、概率统计、微积分和优化算法等内容。书中详细介绍了数据、模型、优化方法，特别讨论了卷积神经网络、自然语言处理和图模型，并深入探讨了相关数学原理。
今天给大家介绍一本人工智能数学原理书籍：Essential Math for AI。作者是Hala Nelson，一位应用数学领域的美女博士，James Madison University (JMU) 大学的助理教授。
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刚才提到了应用数学，这里对数学的分支做个简单的介绍。
数学可以分为应用数学和理论数学两个主要分支。
当然，随着数学的发展，这两个领域的界限越来越模糊，很多原本属于纯数学领域的学科逐渐被划分到应用数学领域。
理论数学：理论数学是研究数学本身的学科，关注数学的结构、规律和抽象概念，帮助我们深入探索数学的内在美和逻辑。
代数学几何学拓扑学分析学
应用数学：应用数学是运用数学工具和方法解决实际问题的学科，帮助我们理解和解决现实世界中的各种挑战。
工程数学物理学中的数学建模金融数学统计学运筹学计算数学生物数学人工智能概率论数理逻辑数学物理学
人工智能就属于应用数学的领域范畴内，下面我们对这本进行简要分析。
第一章主要介绍了书名所涉及到的两大主题：什么是AI，以及AI所涉及到的数学，包括线性代数，概率与统计ÿ
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