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引言：机器学习与人工智能入门条件

## 序言
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

机器学习有许多不同的应用，包括线性回归、逻辑回归、决策树等算法。线性回归算法用于找一条直线，使这条直线尽可能拟合散点图中的数据点，并用于预测未来的值。逻辑回归则用于处理输出为二进制的情况，即结果只有两个可能的值。决策树则可用于回归和分类任务。

此外，机器学习在多个领域有广泛应用，例如医学领域，通过分析病例和医学数据，机器学习可以帮助医生进行疾病预测和诊断；自然语言处理领域，机器学习技术被用于机器翻译、语音识别、文本分类和情感分析等；市场营销领域，机器学习可以分析用户的购买行为和偏好，提供个性化的产品推荐和定制化的营销策略。

深度学习是机器学习中的一个重要技术，通过多层次的神经网络模型实现对数据的学习和特征提取。它在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，它研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统，是一门新的技术科学。人工智能旨在了解智能的实质，并生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。它涉及多个领域，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习，以及计算机视觉等。

人工智能的发展经历了多个阶段，从逻辑代数时期的数理逻辑基础，到孕育期的神经网络研究，再到后来的几波浪潮，包括感知机、专家系统、连接机制，以及深度学习等。每一次技术突破都为人工智能的进一步发展打下了坚实基础。

机器学习（Machine Learning，ML）速成课程不假定或要求您具备任何机器学习方面的先前知识。不过，为了理解所介绍的概念并完成练习，我们建议学生满足以下前提条件：
传统程序，例如我们要预测天气预报，需要建立数学模型，并进行微积分计算，难度较高，而在大模型里，我们通过输入过去的历史数据，让计算机模拟将来的天气，就变得相对简单，可靠。

### 代数
变量、系数和函数
线性方程，例如 
对数以及对数方程，例如 
S 型函数

### 线性代数
张量和张量阶
矩阵乘法

### 三角学
tanh（在激活函数部分会介绍，无需提前掌握相关知识）

### 统计学
均值、中间值、离群值和标准差
能够读取直方图

### 微积分（可选，适用于高级主题）
导数的概念（无需实际计算导数）
梯度或斜率
偏导数（与梯度密切相关）
链式法则（带您全面了解用于训练神经网络的反向传播算法）

### Python 编程
Python 教程介绍了以下 Python 基础知识：

定义和调用函数：使用位置和关键字参数

字典、列表、集合（创建、访问和迭代）

for 循环、包含多个迭代器变量的 for 循环（例如 for a, b in [(1,2), (3,4)])

if/else 条件块和条件表达式

字符串格式（例如'%.2f' % 3.14）

变量、赋值、基本数据类型 (int、float、bool、str)

部分编程练习使用了以下更高级的 Python 概念：

列表推理

### Bash 终端和 Cloud 控制台
如需在本地机器或云控制台中运行编程练习，您应熟练使用命令行：

Bash 参考手册
Bash 备忘单
了解 Shell

科数题库(单机版) 会议室预约系统(book)

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