从数学公式到智能模型，打通AI底层逻辑——线性代数、微积分、概率与统计三大支柱，结合BERT、GPT、Stable Diffusion等前沿实战，带你从理论推导到代码落地，真正掌握大模型的数学引擎。

卖点 

1. 基础→进阶→AI适配
   从线性代数、微积分到概率与统计，构建大模型必备的数学体系。结合BERT、GPT、Stable Diffusion等前沿模型，定制化讲解向量、矩阵、梯度下降、概率分布等核心知识及其内在联系。
2. 理论→代码→全链贯通
   通过数学推导与Python实战，深度解析模型架构、训练与优化过程。打通从数学原理到工程实现的关键路径，全面提升算法设计、调试与优化的综合能力。
3. 领域→场景→深度落地
   涵盖计算机视觉、自然语言处理与推荐系统等核心场景。以DeepSeek系列模型为典型案例，系统剖析数学原理在真实AI系统中的落地方法与实践效能。

内容简介

本书系统讲解人工智能大模型（如BERT、GPT、Stable Diffusion等）所需的数学基础，涵盖线性代数、微积分、概率与统计三大核心领域，并结合实际案例与Python代码，解析数学原理在模型架构、训练与优化中的关键作用。全书遵循理论推导与实战应用相结合的原则，帮助读者从底层理解大模型技术，提升算法设计与调优能力。

本书共8章，第1章概述人工智能大模型的定义与发展历程；第2章和第3章聚焦线性代数基础及其在大模型中的应用；第4章和第5章详解微积分基础及其在大模型优化中的实践；第6章和第7章阐述概率与统计基础及其在大模型中的体现；第8章以DeepSeek系列模型为案例，剖析其技术演进路径与数学基础的具体应用。

本书适合对人工智能大模型及其数学基础感兴趣的读者学习，包括计算机科学、人工智能专业的学生、人工智能从业人员和研究人员，以及希望深入理解大模型工作原理的技术爱好者。

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