前言

在我们享受人工智能带来的便利背后，是无数科学家、研究员、工程师的辛勤工作。他们用智慧探索智能化的原理，并结合实际场景落地——这项复杂工作的背后往往蕴藏着深刻的数学原理。如果说社会需求是人工智能的第一驱动力，那么数学就是最为重要的燃料。

写作背景

在目前国内的图书市场上，深度学习数学相关书籍，要么是纯粹的数学内容，要么是深度学习各类模型的汇总，缺乏专门将数学和人工智能结合起来讲解的著作。本书恰好填补了此处的市场空白，希望能为相关领域的学生、工作人员提供学习上的便利。

本书内容

本书力求精简，因此很薄，但内容一点也不少。

本书以线性代数、微积分、概率论为逻辑主线，讲解了与深度学习有关的大部分数学知识。读者通过阅读本书，不仅能够提升阅读学术论文中数学公式的能力，还能加深对深度学习本身的理解。相比于现行的数学教材理论较多、偏向严谨的证明、容易让人望而生畏，本书把焦点放在了数学知识在深度学习中的应用上。

本书精心挑选深度学习相关知识进行深入浅出的讲解，对所涉及的数学结论给出相应的落地应用。和同类深度学习书籍相比，本书面向入门级读者，摒弃复杂的数学推导和证明，重视逻辑推理和简单的表达，特别适合数学基础不足的读者阅读。和国内外经典书籍相比，本书以数学知识为主线带出深度学习知识，读者可以将本书当作对同类书籍中数学知识的二次提炼。

本书作者长期奋战在深度学习一线，对自然语言处理、推荐系统等有深入的研究和应用心得。本书以理论结合实际的方式讲解，使数学知识不再是冰冷的公式堆砌，而变成一个个真实的案例，同时对案例背后的原理进行理论上的升华，希望达到一通百通的效果。

人工智能不仅是一个前沿领域，也是一个接地气的工程学科。人工智能越来越多地渗透到我们的日常工作和生活中，不仅极大提升了我们的工作效率，还在衣、食、住、行等方面改变着我们的生活。

当然，从总体看，人工智能仍然有很长的路要走，还有巨大的潜能没有释放。让我们共同奋斗吧！

卢　菁

2022年6月