前言

当今科技世界正经历百年未有之大变局，新一轮科技革命和产业变革深入开展。我国为了抓住新一轮科技革命和产业变革机遇，近年来大力发展新一代人工智能。陆续出台了有关支持人工智能的重要政策，包括《“十三五”国家科技创新规划》《中国制造2025》《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》《新一代人工智能发展规划》等，推动人工智能技术与产业的稳步发展。在政策利好的助推下，我国人工智能技术在硬件、算法、应用等各方面都得到了显著的提升，涌现了百度、阿里、腾讯、华为、思必驰、科大讯飞、商汤科技等一大批优秀的人工智能企业。目前，中美在人工智能企业数量、专利数量、论文数量和人才数量上并驾齐驱，成为全球人工智能发展的两大动力来源。

本书专门为数据科学和人工智能相关产业的从业者、高职院校的学生打造，旨在为读者提供学习数据科学和人工智能所需的数学基础知识，帮助读者了解人工智能算法的基本数学原理，为进一步学习人工智能打好基础。

考虑专业特点，为了适应数据科学与人工智能后继课程的学习，本书进行了以下优化：

（1）介绍Python编程计算。本书除了讲解传统的纸笔计算方法外，还介绍了使用Python命令求解极限、导数等数学问题的方法，充分发挥专业特长，提高学生运用专业工具求解数学问题的能力。

（2）引入人工智能实例，促进概念理解。本书引入了向量与编码、矩阵与数字图像处理、梯度下降法、回归分析、神经网络等人工智能中的典型案例，使学生初步了解向量、矩阵、导数等基础数学概念和方法在人工智能中的应用，更深刻地理解数学概念和方法，并提高运用数学知识解决问题的能力。

全书共19章，第1～5章由陆伟峰编写，第6～10章由王美艳编写，第11～16章由蔡炳育编写，第17～19章由谷瑞编写。

本书的编写团队虽尽心尽力编写本书，力求通俗易懂、内容全面，但由于人工智能发展迅速、涉及多学科，书中如有疏漏和不足之处，敬请读者指正。

编者