人工智能数学基础

在人工智能飞速发展的今天，掌握数学基础是理解和运用人工智能技术的关键。本书以清晰的逻辑结构、丰富的实例分析和深入的理论探讨，为读者搭建了一个理解人工智能数学基础的坚实平台。

这段话介绍了四个人物的专业背景和研究方向。唐宇迪是一名计算机专业博士，同时也是网易云课堂的人工智能认证行家和51CTO学院的讲师，他在人工智能领域有着深厚的积累。李琳是河南工业大学的一名副教授，主要研究软件工程、机器学习、人工智能和模式识别等技术。侯惠芳教授毕业于解放军信息工程大学，专攻通信与信息系统，擅长机器学习、大数据检索、人工智能和模式识别等领域。王社伟是河南工业大学的副教授，拥有西北工业大学航空宇航制造专业的博士学位，并在挪威科技大学做过访问学者，他的研究领域包括数字化制造、企业管理系统、机器学习和数据挖掘等，具有丰富的实战经验。

《人工智能数学基础》这本书全面介绍了人工智能领域所需的数学基础知识，包括函数、极限、导数、矩阵、线性方程组、概率论等多个重要数学分支。它不仅提供了深入的理论讲解，还结合了实际应用案例，如图像处理、神经网络、数据分析等，帮助读者将数学知识应用于人工智能的实际问题中。

适合于对人工智能感兴趣，想要深入学习人工智能相关技术的人员，包括计算机科学、数据科学、机器学习等领域的科研人员、学生和从业者。此外，对于有志于从事人工智能相关领域研究，需要加强数学基础的学习者，本书也是一个非常好的选择。