职称：副教授、大数据分析师（高级）
部门：人工智能与大数据学院
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个人介绍
主讲教师：张玉宏
教师团队：共4位
- 张玉宏
- 高山
- 侯惠芳
- 樊超
第3期
| 学校： | 河南工业大学 |
| 开课院系： | 人工智能与大数据学院 |
| 课程编号： | DE78D9295E19FEA2E0535FFE12ACE215 |
| 课时： | 40 |
课程介绍
《人工智能数学基础》面向大数据与人工智能学院本科生开设的专业必修课。通过学习人工智能涉及的相关数学理论，并通过Python实现相关案例，使抽象的数学理论具体化、形象化，从而加深学生对AI基础理论的感性认识，提高学生对数学理论的理解能力和灵活应用能力。 通过本课程的学习，让学生掌握人工智能所需的基础数学理论。课程以微积分、线性代数、概率论、数理统计为基础，对函数逼近、最优化理论、信息论、图论进行了系统讲解，同时给出了它们在人工智能算法中的实验案例，以增强学生对人工智能数学知识的感性认识。
教师团队
课程评价
教学资源
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1 AI前沿与数学本质 |
视频
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2024-08-26 | 505.50MB | ||
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文档
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2024-08-26 | 47.21MB | |||
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作业
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| 1.2 经典论文阅读 |
文档
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2024-08-26 | 1.36MB | ||
| 2.1 函数与导数 |
附件
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附件
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| 2.1.1 导数的定义 |
视频
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2024-08-26 | 449.14MB | ||
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文档
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2024-08-26 | 2.32MB | |||
| 2.1.2 函数的极值最值问题 |
视频
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2024-08-26 | 470.03MB | ||
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文档
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2024-08-26 | 1.89MB | |||
| 2.1.3 凸函数与优化 |
视频
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文档
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| 2.2 偏导数与梯度下降 |
视频
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文档
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文档
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2024-08-26 | 358.38KB | |||
| 2.3 链式法则与BP反向传播算法 |
视频
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2024-08-26 | 466.05MB | ||
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文档
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文档
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| 3.1 向量及其运算 |
文档
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| 3.1.1 向量的转置，加法、减法 |
视频
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2024-08-26 | 432.98MB | ||
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文档
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| 3.1.2 几个重要向量术语 |
视频
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文档
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| 3.1.3 向量的内外积 |
视频
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文档
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| 3.2 范数、距离与相似度 |
文档
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| 3.2.1 范数与距离度量 |
视频
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文档
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文档
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| 3.2.2 cosine相似度与协同推荐算法 |
视频
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文档
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文档
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| 4.1 矩阵的基本操作 |
文档
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2024-08-26 | 285.88KB | ||
| 4.1.1 矩阵的初步认识 |
视频
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文档
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| 4.1.2 矩阵的运算 |
视频
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文档
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| 4.1.3 矩阵的转置、逆和迹 |
视频
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文档
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| 4.1.4 行列式 |
视频
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文档
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| 4.2 线性变换 |
文档
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| 4.2.1 线性空间的基 |
视频
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文档
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| 4.2.2 探索矩阵的秩 |
视频
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文档
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| 4.2.3 线性操作与卷积 |
视频
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文档
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文档
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| 4.3 矩阵分解 |
文档
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2024-08-26 | 480.55KB | ||
| 4.3.1 特征值与特征向量 |
视频
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2024-08-26 | 673.16MB | ||
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文档
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文档
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| 4.3.2 SVD分解（自学） |
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视频
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| 5.1 事件与概率 |
文档
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2024-08-26 | 78.03KB | ||
| 5.1.1 随机事件 |
视频
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2024-08-26 | 403.08MB | ||
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文档
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2024-08-26 | 929.41KB | |||
| 5.1.2 概率、条件概率与全概率 |
视频
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2024-08-26 | 502.98MB | ||
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文档
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2024-08-26 | 1.27MB | |||
| 5.1.3 随机变量与概率分布 |
视频
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2024-08-26 | 449.87MB | ||
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文档
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2024-08-26 | 1.25MB | |||
| 5.1.4 三大离散型概率分布 |
视频
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2024-08-26 | 533.98MB | ||
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文档
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2024-08-26 | 1.23MB | |||
| 5.1.5 概率密度函数 |
视频
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2024-08-26 | 372.47MB | ||
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文档
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| 5.1.6 三大连续型概率分布 |
视频
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2024-08-26 | 480.85MB | ||
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文档
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2024-08-26 | 1.54MB | |||
| 5.2 贝叶斯公式及应用 |
文档
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2024-08-26 | 6.91MB | ||
| 5.2.1 贝叶斯公式 |
视频
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2024-08-26 | 647.18MB | ||
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文档
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2024-08-26 | 3.22MB | |||
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文档
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| 5.2.2 朴素贝叶斯分类器 |
视频
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2024-08-26 | 566.26MB | ||
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文档
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2024-08-26 | 5.36MB | |||
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文档
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2024-08-26 | 1.17MB | |||
| 5.3 样本统计量 |
文档
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2024-08-26 | 249.37KB | ||
| 5.3.1 均值、方差、标准差、数学期望 |
视频
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2024-08-26 | 382.92MB | ||
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文档
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2024-08-26 | 1.09MB | |||
| 5.3.2 协方差与协方差矩阵、相关系数 |
视频
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2024-08-26 | 546.28MB | ||
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文档
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2024-08-26 | 1.20MB | |||
| 6.1 参数估计 |
文档
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2024-08-26 | 275.61KB | ||
| 6.1.1 样本、抽样和抽样量 |
视频
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2024-08-26 | 373.79MB | ||
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文档
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2024-08-26 | 1.41MB | |||
| 6.1.2 最大似然估计 |
视频
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2024-08-26 | 463.59MB | ||
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文档
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2024-08-26 | 1.20MB | |||
| 6.2.1 一元回归分析 |
视频
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2024-08-26 | 458.13MB | ||
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文档
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| 6.2.2 多元回归分析 |
视频
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2024-08-26 | 421.21MB | ||
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文档
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| 6.3 信息熵与信息增益 |
视频
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2024-08-26 | 640.83MB | ||
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文档
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2024-08-26 | 3.29MB | |||
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文档
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2024-08-26 | 125.65KB |
视频 课程章节
