课程主页: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science
在现代科技的发展中，人工智能与机器学习已成为热门领域，而数学则是这两个领域的基础与核心。Coursera上的《机器学习与数据科学的数学基础》课程由DeepLearning.AI提供，旨在帮助学习者掌握机器学习与数据科学所需的数学工具。
该课程包含三个主要模块：
1. **线性代数**：这个模块让学习者能够将数据以向量和矩阵的形式进行表示，并识别数据的性质和结构。通过深入的理论和实践，学习者将对线性代数在机器学习中的应用有更直观的理解。
[查看线性代数课程](https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra)
2. **微积分**：在这个模块中，学习者将学习如何针对不同类型的函数进行解析优化。微积分在机器学习模型的开发和改进中起到了关键作用。
[查看微积分课程](https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus)
3. **概率与统计**：最后，课程中将介绍如何运用概率和统计知识分析数据，为机器学习模型提供基础。这个模块将帮助学习者理解数据的随机性和总体趋势。
[查看概率与统计课程](https://www.coursera.org/learn/machine-learning-probability-and-statistics)
总之，此课程适合希望深入理解机器学习和数据科学背后数学原理的学习者。无论你是初学者还是有一定基础的学生，这个课程都将为你提供必要的数学工具，帮助你在现代数据科学的世界中脱颖而出。
通过该课程的学习，学生可以在实际项目中更好地运用数学知识，从而提升自身的竞争力与技能水平。
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science