《人工智能的基础数学》读书笔记3——章节概览与推荐书目
一、概述
本书共分为十四章，全面探讨了人工智能（AI）与数学之间的紧密联系。
对于关心AI技术与、、社会等各种影响的读者，建议首先阅读第一章和第十四章，这两章分别探讨了AI的、法律和问题，以及AI与数学、法律和之间的交叉关系。
在本书中，我们将数学视为连接不同主题的粘合剂，而不仅仅是充满复杂公式、定理和希腊字母的绿洲。
虽然第十三章可能对于初次接触微分方程（ODEs和PDEs）的读者来说与书中的其他部分有些许脱节，但对于理解AI如何使各个领域受益，以及微分方程如何为AI提供支持，都是非常重要的。
二、章节概览
第1章，“为什么要学习人工智能的数学？”
本章回顾了AI的重要应用、常见问题以及解决方案中通常使用的数学。
第2章，“数据，数据，数据”
本章强调了数据在AI中的核心地位，并介绍了概率和统计的基础知识，以及最流行的概率分布。
第3章，“将函数拟合到数据上”
本章讨论了机器学习技术，统一主题是：训练函数、损失函数和优化。
第4章至第13章
这些章节分别探讨了网络、卷积网络和计算机视觉、奇异值分解、自然语言处理和金融人工智能、概率生成模型、图模型、运筹学、概率、数学逻辑、人工智能和偏微分方程等主题。每一章都深入探讨了相关主题的数学原理和应用。
第14章，“人工智能、、数学、法律和”
本章总结了与AI相关的各种问题，包括公平性、公正性、偏见等，并探讨了可能的解决方案（数学或和监管）。
三、推荐书目
以下是一些与本书内容相关的优秀书籍，供读者进一步学习和研究。
1. 《Deep Learning》by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville
2. 《Pattern Recognition and Machine Learning》by Christopher M. Bishop
3. 《Mathematics for Machine Learning》by David Barber
4. 《Introduction to Statistical Learning with Applications in R》by Gareth James et al.
5. 《Neural Networks and Deep Learning》by Michael Nielsen
四、结语
本书旨在为读者提供人工智能与数学之间的桥梁，帮助读者更好地理解AI背后的原理和机制。通过阅读本书，读者将能够更深入地了解AI技术，并为将来的学习和研究打下坚实的基础。
五、本书中使用的约定
本书在叙述中使用了特定的符号、标记和格式来帮助读者更好地理解和内容。这些约定包括但不限于数学符号、图表和注释。
六、使用代码示例
为了帮助读者更好地理解书中的概念和技术，本书提供了大量的代码示例。这些代码示例使用多种编程语言编写，包括Python等。
七、O’Reilly在线学习
O’Reilly提供了一系列与本书内容相关的在线课程和学习资源，帮助读者深入学习和研究人工智能和数学的相关知识。