本書始終圍繞著人工智能(AI)的本質(zhì)及原理進行講解，循序漸進地探索了機器學(xué)習、深度學(xué)習、強化學(xué)習以及大模型等AI的核心原理。它們的根基可以進一步回溯到統(tǒng)計概率論、線性代數(shù)、微積分、最優(yōu)化理論等學(xué)科，而本書將生硬的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)原理通過客觀世界娓娓道來，幫助讀者克服學(xué)習AI的障礙，讓復(fù)雜的理論變得易于消化，讓抽象的概念變得具體可感。無論你是人工智能領(lǐng)域的新人，亦或是有一定經(jīng)驗的開發(fā)者，本書能成為你探索AI世界的得力助手。