- 1·人工智能数学怎么学?
- 2·高等数学先导片
- 3·第一章1 映射与函数
- 4·第一章2 数列的极限
- 5·第一章3 函数的极限
- 6·第一章4 无穷小与无穷大
- 7·第一章5 极限运算法则
- 8·第一章6 极限存在与两个重要极限
- 9·第一章7 无穷小的比较
- 10·第一章8 连续性与间断点
- 11·第一章9 连续函数的运算和初等函数连续性
- 12·第一章10 闭区间上连续函数的性质
- 13·第一章习题课
- 14·第二章1 导数的概念
- 15·第二章2 函数的求导法则
- 16·第二章3 高阶导数
- 17·第二章4 隐函数及参数方程求导
- 18·第二章5 函数的微分
- 19·第二章习题课
- 20·第三章1 微分中值定理
- 21·第三章2 洛必达法则
- 22·第三章3 泰勒公式
- 23·第三章4 单调性与凹凸性
- 24·第三章5 极值与最大值最小值
- 25·第三章6 函数图形的描绘
- 26·第三章7 曲率
- 27·第三章习题课
- 28·第四章1 不定积分的概念与性质
- 29·第四章2 换元积分法
- 30·第四章3 分部积分法
- 31·第四章4 有理函数的积分
- 32·第四章习题课
- 33·第五章1 定积分的概念与性质
- 34·第五章2 微积分基本公式
- 35·第五章3 定积分的换元法和分部积分法
- 36·第五章4 反常积分
- 37·第五章5 反常积分的审敛法与伽马函数
- 38·第五章习题课
- 39·第六章1 定积分的元素法
- 40·第六章2 定积分的几何应用
- 41·第六章3 定积分的物理应用
- 42·第六章习题课
- 43·第七章1 微分方程的基本概念
- 44·第七章2 可分离变量的微分方程
- 45·第七章3 齐次方程及其解法
- 46·第七章4 一阶线性微分方程
- 47·第七章5 可降阶的高阶微分方程
- 48·第七章6 高阶线性微分方程
- 49·第七章7 常系数齐次线性微分方程
- 50·第七章8 常系数非齐次线性微分方程
- 51·第七章习题课
- 52·第八章1 向量及其运算
- 53·第八章2 数量积 向量积
- 54·第八章3 平面及其方程
- 55·第八章4 空间直线及其方程
- 56·第八章5 曲面及其方程
- 57·第八章6 空间曲线及其方程
- 58·第八章习题课
- 59·第九章1 多元函数基本概念
- 60·第九章2 偏导数
- 61·第九章3 全微分
- 62·第九章4 多元复合函数求导
- 63·第九章5 隐函数求导
- 64·第九章6 多元微分的几何应用
- 65·第九章7 方向导数与梯度
- 66·第九章8 多元函数的极值
- 67·第九章习题课
- 68·第十章1 二重积分的概念与性质
- 69·第十章2 二重积分的计算
- 70·第十章3 三重积分
- 71·第十章4 重积分的应用
- 72·01_人工智能概念
- 73·02_机器学习概念
- 74·03_机器学习分类01
- 75·04_机器学习分类02
- 76·05_拟合问题
- 77·06_机器学习开发环境
- 78·【KNN】01_K近邻算法原理
- 79·02_距离度量的方法
- 80·03_归一化标准化
- 81·04_K近邻算法API
- 82·05_数据集划分01
- 83·06_数据集划分02
- 84·07_分类模型的评估
- 85·08_K值选择问题
- 86·09_手写数字识别
- 87·【线性回归】01_线性回归原理
- 88·02_损失函数和正规方程
- 89·03_求导
- 90·04_梯度下降法
- 91·05_梯度下降法2
- 92·06_其它梯度下降算法
- 93·07_回归问题的评估
- 94·08_回归问题的评估_2
- 95·09_欠拟合和过拟合
- 96·10_正则化
- 97·11_波士顿房价预测案例
内容简介:高数自学课程是专为人工智能初学者打造的数学基础课程,旨在帮助学习者系统掌握高等数学的核心概念与方法。作为人工智能领域的基石学科,高等数学涵盖了微积分、概率论与数理统计、线性代数等多个重要领域,其知识体系直接支撑着算法设计、模型优化和数据分析等关键任务。
本课程以严谨的逻辑结构和循序渐进的教学方式,帮助学习者逐步建立数学思维能力。课程内容涵盖函数、极限、连续性、导数、积分、微分方程、向量运算等多个核心知识点,每章均配有详细的讲解和习题练习,确保学习者能够深入理解并灵活运用所学知识。
学习目标包括:掌握基本的数学符号与表达方式;理解极限与连续性的定义及其应用;熟练计算导数和积分;掌握微分方程的基本解法;提升抽象思维能力和数学建模能力。通过本课程的学习,学员将具备扎实的数学基础,为后续学习人工智能相关技术打下坚实根基。
适用人群主要面向对人工智能感兴趣的初学者,尤其是那些希望从零开始构建数学能力的学习者。无论是否具备高中数学基础,本课程都能提供清晰的引导和系统的训练。
课程大纲覆盖了高等数学的全部核心章节,包括映射与函数、数列与函数的极限、无穷小与无穷大、极限运算法则、连续性、导数与微分、微分中值定理、泰勒公式、积分计算、定积分的应用以及微分方程等内容。每个章节都配有详细的讲解视频和配套练习题,帮助学员巩固知识点。
课程特色在于注重理论与实践的结合,通过大量例题和实际应用场景,帮助学习者理解数学概念的实际意义。同时,课程还提供了丰富的学习资源和互动平台,便于学员随时复习和交流。
本课程不仅是一门数学课程,更是通往人工智能世界的重要桥梁。通过系统学习高等数学,学员将获得解决复杂问题的能力,为未来在人工智能领域的发展奠定坚实的基础。








