课程主页: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science
在今天的科技时代，人工智能（AI）和机器学习（ML）成为了各行业发展的重要推动力。为了顺利掌握这些领域的相关工具，扎实的数学基础是必不可少的。《机器学习与数据科学中的数学》课程正是为了帮助学习者建立这样的基础而设计的，且由知名的DeepLearning.AI提供。
### 课程概述
此课程主要包含三个重要的数学分支：线性代数、微积分和概率与统计。通过这些课程，学习者不仅能够理解数据如何被表示为向量和矩阵，还能学会解析优化各种类型的函数以及掌握重要的统计规律。
1. **线性代数**: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra
在这个模块中，学习者将掌握如何使用线性代数工具来处理机器学习中的数据。
2. **微积分**: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus
在这部分，课程为学习者提供了解析优化多种函数的方法，使得在构建模型时能够得到最佳解。
3. **概率与统计**: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-probability-and-statistics
通过学习概率与统计，学习者将了解到如何在不确定的环境中进行决策，并理解数据中的随机性。
### 总结与推荐
这门课程立足于数学基础，结合实际的机器学习场景，使学习者能够在未来的AI和ML工作中得心应手。对于任何想要深入了解人工智能，并希望在数据科学领域有所建树的人来说，这门课程无疑是一个绝佳的起点。
学习人数已经超过数万，众多学员在完成后表示课程内容不仅生动易懂，同时也极大地提升了他们对数学的兴趣和应用能力。强烈推荐给所有对机器学习与数据科学有兴趣的你！
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science