您是否有兴趣学习生成式人工智能，但担心其中涉及的数学？别担心！在本指南中，我们将详细介绍教学大纲和学习生成人工智能的最佳方法，即使您来自不同的领域或部门。我们将使复杂的概念变得易于理解，以便您可以充满信心地踏上生成式 AI 之旅。
生成式人工智能的重要性
2022年全球人工智能（AI）市场规模为4541.2亿美元，预计到2032年将达到25751.6亿美元左右，2023年至2032年复合年增长率（CAGR）为19%。
普华永道表示，到 2037 年，人工智能将在英国创造 1570 万个新就业岗位，同时取代 700 万个就业岗位。这将净增加 870 万个就业岗位，约占当前劳动力的 22%。这些新工作将侧重于创造力、同理心和解决问题等人类技能，特别是在教育、医疗保健和社会服务等领域。
现在，让我们深入了解教学大纲的详细分类。
1. 机器学习数学
在掌握机器学习之前，了解支持这些算法的基本数学概念非常重要。
线性代数：这对于理解许多算法至关重要，尤其是深度学习中使用的算法。关键概念包括向量、矩阵、行列式、特征值和特征向量、向量空间和线性变换。
微积分：许多机器学习算法涉及连续函数的优化，这需要了解导数、积分、极限和级数。多变量微积分和梯度的概念也很重要。
概率和统计：这些对于理解模型如何从数据中学习并做出预测至关重要。关键概念包括概率论、随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、相关性、假设检验、置信区间、最大似然估计和贝叶斯