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。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；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 D

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