人工智能的数学基础

人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，是与计算数学、概率统计、运筹与控制、计算机科学等方向交叉的领域，人工智能的快速发展，已经在改变世界的道路上快速前进。数学知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，是理解复杂算法的必备要素。本课程的主要目的是向学生介绍与人工智能领域相关的数学分支的基本知识，培养学生的使用数学知识解决专业问题的能力，为进一步学习高层次的课程与专业研究打下基础

随着人工智能越来越多地应用到各个领域，很多与人工智能交叉的专业或方向（例如智能建造、智能交通、智能医疗等）陆续产生，人工智能的数学基础是相关专业的必修课程。

人工智能的数学基础非常广泛，除微积分、线性代数、概率统计三门最基础的课程外，还有很多数学课程与之相关，例如离散数学、数值代数、微分方程、积分变换、现代几何学、随机过程、运筹学等。由于不同的学科对人工智能有不同的需求，线下开课受到很多困难制约。开设统一的数学课程，涉及内容过于庞大，超出课时限制；对不同专业开设不同的数学课程，品种过多，不易操作；同时与人工智能相关的数学基础又跨越了多个数学二级学科，很难有教师可以兼通各方面的内容。开设模块化的线上课程，为解决上述困难提供了有力途径。

本课程由数值分析、最优化方法、组合数学、积分变换、几何学基础、矩阵理论基础、微分方程等多个模块构成，希望能适应不同学科、专业背景的学习者的需要。本课程的教学团队包括同济大学数学科学学院多个二级学科专业的教师，每个模块由不同的教师主讲、答疑，做到各司其职、各尽所