正文
美女讲师Yuki，带你轻松愉快地学习让很多人头疼的数学知识，让你发现数学原来如此有趣。充分理解每个章节的核心概念，掌握基本的计算技巧，并能够将所学知识应用到实际问题中。
03 这门课谁适合学？
机器学习算法工程师
：这门课程提供了微积分、线性代数和概率论等数学基础，在机器学习算法的开发中扮演着重要角色。微积分的函数、极限和连续等概念帮助理解机器学习模型的优化过程，微分和定积分则有助于构建损失函数和优化算法。线性代数的向量和矩阵概念及其运算规则用于表示和处理大量的数据特征，同时也用于矩阵分解和降维等技术。概率论为机器学习提供了统计推断、贝叶斯网络和隐马尔可夫模型等基础。
人工智能产品经理
：对于人工智能产品经理来说，理解微积分、线性代数和概率论的基本概念是至关重要的。可以帮助他们深入理解人工智能技术的原理和应用场景，并与技术团队进行有效沟通和协作。对微积分的理解评估和优化模型的性能，对线性代数的掌握能够更好地理解和设计人工智能算法，而概率论则评估和解释模型预测结果的工具。
数据分析师
：对于数据分析师来说，这门课程提供了数学基础，有助于更深入地理解和应用数据分析方法。微积分的函数和极限概念可用于理解数据趋势和变化规律，微分和定积分可用于计算导数、面积和累积值等。线性代数中的向量和矩阵运算可用于处理和转换大规模数据，特征值和特征向量的概念可用于降维和特征选择。概率论为数据分析师提供了统计推断和假设检验的工具，以便进行数据验证和洞察的提取。
04 这门课学什么？
