書籍：Mathematical Foundations for Deep Learning
作者：Mehdi Ghayoumi
出版：Chapman and Hall/CRC​
編輯：陳萍萍的公主@一點人工一點智能
下載：書籍下載-《深度學習數學基礎》

01 書籍介紹

《深度學習數學基礎》彌合了理論數學與人工智能（AI）實際應用之間的鴻溝。本指南深入探討驅動現代深度學習的核心數學概念，為讀者提供在快速發展的人工智能領域中脱穎而出所需的工具與知識。

本書面向從初學者到專家的各級學習者，通過清晰的講解、真實的案例和針對性的練習，使數學思想易於理解。讀者將掌握線性代數、微積分與優化技術的核心概念，理解深度學習模型的內部機制，並藉助TensorFlow與PyTorch等框架將理論付諸實踐。

通過將理論與實際應用相結合，《深度學習數學基礎》幫助您自信地應對AI的複雜挑戰。無論您希望為AI項目開發實用技能、跟進深度學習的最新趨勢，還是為未來的學習奠定堅實基礎，本書都是您在領域內達到精進的必備資源。

開啓一段啓迪思維的旅程，培養批判性思維與持續學習的習慣。以紮實的數學基礎投資未來，輔以將理論具象化的案例研究與應用，並獲得對深度學習未來發展的深刻洞察。

02 作者簡介

Mehdi Ghayoumi博士，現任紐約州立大學坎頓分校刑事司法、情報與網絡安全中心助理教授，以卓越的教學與研究聞名——曾任教於紐約州立大學賓漢姆頓分校與肯特州立大學，並連續兩年（2016、2017）榮獲教學獎。他的跨學科研究聚焦機器學習、機器人學、人機交互與隱私保護，致力於開發面向製造、生物識別與醫療等實際應用的實用系統。

Ghayoumi博士積極投身學術社區，開發新興技術課程，並擔任領域內頂級會議與期刊的技術程序委員會委員及編輯委員會成員。

03 書籍大綱

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