书籍：Mathematical Foundations for Deep Learning
作者：Mehdi Ghayoumi
出版：Chapman and Hall/CRC
编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能
01 书籍介绍
《深度学习数学基础》弥合了理论数学与人工智能（AI）实际应用之间的鸿沟。本指南深入探讨驱动现代深度学习的核心数学概念，为读者提供在快速发展的人工智能领域中脱颖而出所需的工具与知识。
本书面向从初学者到专家的各级学习者，通过清晰的讲解、真实的案例和针对性的练习，使数学思想易于理解。读者将掌握线性代数、微积分与优化技术的核心概念，理解深度学习模型的内部机制，并借助TensorFlow与PyTorch等框架将理论付诸实践。
通过将理论与实际应用相结合，《深度学习数学基础》帮助您自信地应对AI的复杂挑战。无论您希望为AI项目开发实用技能、跟进深度学习的最新趋势，还是为未来的学习奠定坚实基础，本书都是您在领域内达到精进的必备资源。
开启一段启迪思维的旅程，培养批判性思维与持续学习的习惯。以扎实的数学基础投资未来，辅以将理论具象化的案例研究与应用，并获得对深度学习未来发展的深刻洞察。
02 作者简介
Mehdi Ghayoumi博士，现任纽约州立大学坎顿分校刑事司法、情报与网络安全中心助理教授，以卓越的教学与研究闻名——曾任教于纽约州立大学宾汉姆顿分校与肯特州立大学，并连续两年（2016、2017）荣获教学奖。他的跨学科研究聚焦机器学习、机器人学、人机交互与隐私保护，致力于开发面向制造、生物识别与医疗等实际应用的实用系统。Ghayoumi博士积极投身学术社区，开发新兴技术课程，并担任领域内顶级会议与期刊的技术程序委员会委员及编辑委员会成员。
03 书籍大纲
