课程主页: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science
在现代人工智能和数据科学的快速发展中，数学成为了这些领域的基础工具之一。Coursera上由DeepLearning.AI提供的《机器学习与数据科学的数学》课程，旨在帮助学习者掌握这一关键领域的数学基础。该课程主要涵盖三大主题：线性代数、微积分和概率与统计。每个主题都设计了对应的课程内容，确保学习者能够循序渐进地掌握所需的数学知识。
首先，课程中的线性代数模块介绍了如何将数据表示为向量和矩阵。这一知识将为后续的机器学习算法打下坚实的基础。通过实际项目和案例分析，学习者能够将理论应用于实践。
接着，微积分模块帮助学习者理解如何通过解析方法优化各种函数。这对于理解机器学习模型的优化过程至关重要，对学习者的数学工具箱提供了极大的补充。
最后，概率与统计模块则聚焦于统计推断及其在数据分析中的应用。学习者将在这一部分掌握数据分析的核心概念，为数据驱动的决策提供强大支持。
综上所述，《机器学习与数据科学的数学》课程不仅提供了深厚的数学基础，还通过项目驱动的学习方式增强了实践能力。对于希望在机器学习和数据科学领域获得成功的学习者而言，这是一个不可或缺的课程。
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science