大家好，我是飞燕，我有多年的AI从业经验，从CV到NLP，最后到RL。目前我的重心是RL（强化学习），因为我感觉其他的领域发展已经很成熟了，令我感兴趣的地方不多了，而强化学习是一个利用数学知识做决策的领域，数学和决策是我很感兴趣的两大方向。
1、我的数学图书
对于数学知识的积累，我持续了很多年。我记得，我的第一次网络购物是在京东商城里买了一本《什么是数学》，那已经是十多年前的事情了。因为看的书比较多，所以我就把书集中起来打上了“标签”，这样方便我的查找和复习：
2、个人经验之谈：AI数学的学习要体现出“AI味道”
对于AI数学的学习，我觉得一定要体现出“AI味道”，具体来说，总共有两点：
（1）一定要紧抓AI，不要跑偏，不要变成了纯粹的数学学习。
（2）抓住核心的几点，一定要多复习多思考。绝大多数人都不是天才，对于我们普通人而言，人与人之间的差距并不大，但是话又说回来，往往一点点的习惯或者行为上的差异会造成巨大的人生差异。2024年四川绵阳东辰中学的学霸高考数学考了满分，他分享了自己“朴实无华”的学习方法：在对各个题型有了了解之后，然后根据自己的学习习惯来整理一个错题本。通过整理错题本，进行重复性训练，随着熟练度提升，分数也随之提升。看似简单的道理，说实话，真正能坚持下来的人并不多。很多人不是不努力，而是静不下心来，心不在焉，总是事倍功半而已。总之，飞燕网所倡导的学习态度是：朴实无华，用心积累，长期坚持。
3、AI数学的核心知识
对于核心的数学知识，我觉得有下面五个：
（1）理解梯度的概念，掌握梯度下降法和梯度上升法求函数的最小值和最大值。
（2）掌握迭代法求解方程的思想。因为学校教育的终点是考试，所以给大家灌输的是“公式思维”，而在真正的社会实践中根本没有公式可言，所以迭代法才是真正有用的思维。其实，思维习惯很难纠正的，所以我建议大家对待迭代法要多思考多体会，多读相关的数学读物，重点推荐《数值计算》类型的书籍。
（3）带约束条件的优化问题：拉格朗日乘子法。拉格朗日是非常出名的大数学家，影响力极其深远。在深度学习领域，拉格朗日乘子法是我们深入了解这位伟大科学家的好机会。
（4）正态分布相关的知识。正态分布又叫高斯分布，据说高斯一生有几百个数学发现，但是只有正态分布才是对人类最大的贡献，可见正态分布的分量有多重。另外，高斯过程也是非常重要的。
（5）数据空间的变换：核函数。这是一个抽象的领域，最能体现出数学的抽象之美。
4、数学核心知识与PyTorch结合好处多
当然，数学知识很多，但是请大家牢记一点：我们不是搞数学的，我们是搞AI的，不要贪多而事倍功半。如果你真有时间和精力无用武之处，不妨结合PyTorch把这5个核心数学知识动手实现一遍，这也很有必要的。
5、结尾
以上是我的个人总结，俗话说“开卷有益”，但是我们也应该铭记自己是使命，不能在数学知识的海洋中迷失了方向，最后预祝大家在【飞燕AI训练营】的第一个学习节点【AI数学基础】收获满满。
