人工智能AI是这一波互联网热潮，各行各业的大小公司都在拼命上车，如果未来10年你还想靠IT技术养家糊口、改善生活，投身AI恰逢其时。
目前市场上对AI人员需求巨大，但是由于传统教育的缺失，相关人员非常短缺。虽然各大高校甚至中学都开始引入AI教育，好消息是这拨学生还没毕业，目前市场竞争压力不大。而传统的Java程序员、Python程序员（只会写爬虫、做网站）却竞争激烈。而且AI程序员的薪资要普遍高于传统程序员，所以对于传统程序员来说，这是绝对的利好环境。
雷司令说过：只要站在风口上，猪都能飞起来，我们有什么理由不努力成为飞起来的猪呢？
市场上关于人工智能的培训课程很多，但都是讲案例、讲算法，大圣老师以过来人的身份告诉大家，这种方法学习成本会非常高，因为AI核心是数学，而不是代码。想绕过数学其实是一种鸵鸟策略，学再多的案例也是一知半解。真正工程中还是捉禁见肘，举步维艰，面试一关都很难通过。
正因为如此，大圣老师特设计这门数学课程，虽然看起来是笨办法，但是能帮助同学们夯实基础，就像练武术，如果不从扎马步、练内力开始，直接上套路，最终还是花拳绣腿，会被现实打的鼻青脸肿！
大圣老师诚挚建议。入行AI，数学是绕不过去的，不要想通过一两个算法、三五个案例就能入行人工智能！
学习地址：AI 人工智能的数学基础和Python实践
课程大纲
第1节课程体系结构介绍和学习经验分享
第2节python环境准备
第3节多版本anaconda共存安装方法
第4节1.python计算基础.3.numpy速览
第5节1.python计算基础.4.ndarray详解
第6节1.python计算基础.5.创建ndarray对象
第7节1.python计算基础.6.ndarray的文件读写
第8节1.python计算基础.7.数组的拆分
第9节1.python计算基础.8.数组的合并操作
第10节1.python计算基础.9.如何访问数组元素
第11节1.python计算基础.10.用布尔下标访问数组元素
第12节1.python计算基础.11.整数列表访问数组元素
第13节1.python计算基础.12.ufunc和broadcast
第14节1.python计算基础.13.ufunc案例实战—knn分类器
第15节1.python计算基础.13.认识矩阵
第16节1.python计算基础.14.矩阵的特点
第17节1.python计算基础.15.numpy的线性代数库
第18节2.实用线性代数.1.认识向量及其四则运算
第19节2.实用线性代数.2.相似度和距离的计算
第20节2.实用线性代数.3.什么是矩阵
第21节2.实用线性代数.4.什么是矩阵的行列式
第22节2.实用线性代数.5.矩阵的四则运算
第23节2.实用线性代数.6.什么是子空间和基
第24节2.实用线性代数.7.什么是线性变换以及和矩阵的关系
第25节2.实用线性代数.8.什么是相似矩阵和特征分解
第26节2.实用线性代数.9.方阵的正交分解
第27节2.实用线性代数.10.搞定PCA
第28节2.实用线性代数.11.搞定SVD分解
第29节2.实用线性代数.12.Python实战PCA
第30节2.实用线性代数.13.Python实战SVD分解
第31节3.概率论和统计.1.概率论的基本概念
第32节3.概率论和统计.2.概率论的基本概念2
第33节3.概率论和统计.3.典型的分布和它们的数字特征
第34节3.概率论和统计.4.随机向量
第35节3.概率论和统计.5.协方差和PCA
第36节3.概率论和统计.6.Python实战生成常见的随机变量
第37节3.概率论和统计.7.朴素贝叶斯和垃圾邮件分类
第38节3.概率论和统计.8.Python垃圾邮件分类代码详解
第39节3.概率论和统计.9.统计基础
第40节3.概率论和统计.10.数据的描述统计
第41节3.概率论和统计.11.极大似然估计
第42节3.概率论和统计.12.最大后验概率
第43节3.概率论和统计.13.什么是假设检验
第44节3.概率论和统计.14.假设检验怎么做
第45节3.概率论和统计.15.假设检验结果怎么解读
第46节3.概率论和统计.16.假设检验为什么可行
第47节3.概率论和统计.17.什么是方差分析
第48节3.概率论和统计.18.方差分析实战
第49节4.python可视化数据分析实战.1
第50节4.python可视化数据分析实战.2
第51节4.python可视化数据分析实战.3
第52节4.python可视化数据分析实战.4
第53节4.python可视化数据分析实战.5
第54节4.python可视化数据分析实战.6
第55节4.python可视化数据分析实战.7
第56节4.python可视化数据分析实战.8
第57节5.凸优化.1.高数重点内容串讲
第58节5.凸优化.2.梯度和导数
第59节5.凸优化.3.导数和极值的关系以及泰勒展开
第60节5.凸优化.4.梯度下降算法
第61节5.凸优化.5.梯度下降算法的各种变形（牛顿法和拟牛顿法动量法）
第62节5.凸优化.6.人工智能中常见损失函数的手工推导
第63节5.凸优化.7.sigmoid函数及其梯度的手工推导
第64节5.凸优化.8.logloss函数及其梯度的手工推导(1)
第65节5.凸优化.9.spark中使用的梯度推导
第66节5.凸优化.11.凸集的概念
第67节5.凸优化.12.凸函数的概念
第68节5.凸优化.13.保凸运算是个什么鬼
第69节5.凸优化.14.正式认识凸优化问题
第70节5.凸优化.15.对偶函数和对偶理论
第71节5.凸优化.16.强对偶条件和kkt条件
第72节5.凸优化.17.支持向量机SVM的几何解释
第73节5.凸优化.18.支持向量机的标准形式
第74节5.凸优化.19.支持向量机的kkt条件和最终解决
第75节5.凸优化.20.支持向量机的核技巧和线性不可分问题