搞深度学习，有哪些必学的数学知识？

经常有人问我，编程用不用学数学。以前我说，一般不用，常用的算法和严密的逻辑思维能力，足够应对日常开发了。数学专业出身的程序员，优势可能也就是学东西很快，写程序扎实 bug 还少，也就这么多了。

但随着互联网进入大数据和 AI 时代，我的建议变了，因为数学知识越来越多地应用到了日常编程开发中。无论是数据结构与算法，还是程序设计，其底层原理和思路都源自数学。

 

比如，算法课程里，会用到大量数学基础和相关背景知识，比如图形处理相关的算法，大量的线性代数矩阵变换等等。Google 还曾用一道数学题作为投递简历的门槛，之前朋友圈就被这个招聘广告牌刷过屏。

 

 

解答这道题可得出一个网址，进入网址后会看到 Google 为你出的第二道数学题。成功解锁这两步，你才可能成为和 Google “志同道合”的人，并得到下一步提示：发个简历吧，我们一起来做点改变世界的事情。

 

其实，不止是 Google，随便翻翻招聘启事，你就会发现，很多大公司在招应届研发时，都会优先考虑数学专业的毕业生。因为，数学基础好，编程就更容易上手。越往上走，做任何一点带有创新性的技术，数学的功力就体现的越发明显。

 

没有数学基础，机器学习、深度学习中涉及的数学公式都看不懂，更不要说调教模型和训练算法了。往大了说，数学是一种思维模式，考验的是归纳、总结和抽象的能力，放在程序员的世界中，就是解决问题的能力。

 

可以说，数学基础的好坏，会直接决定一个程序员的发展潜力。

 

如果你真挺喜欢写程序，还想写点更难更好玩的程序，总有一天你要过数学这道坎儿。这一点，做算法和人工智能的朋友应该深有体会。

 

市面上的数学资料不少，能深入浅出的确实不多，为程序员量身定制就更不用提了。让我很有启发和收获的，极客时间的《程序员的数学基础课》，算是一个。

 

这门课适合想扎实数学基础的程序员和准程序员，通过“数学概念-数学模型-数据结构-基础算法/机器学习算法-编码实现”这几个关键步骤，让你深刻理解编程中的数学。跟着学下来，让我把算法和数学模型都串联起来，还理清了之前的一些盲点，有时间一定 2 刷。

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要把一门学了十几年的课重新拾起，还是得“耗点功夫”的。一个好老师可以将复杂的问题简单化，把晦涩的知识点讲得通俗易懂，这门课的作者黄申，就是这么个人。

 

→  LinkedIn 资深数据科学家和微软学者，IBM ExtremeBlue 天才计划成员。

→ 长期专注于大数据相关的搜索、推荐、自然语言处理、广告以及用户精准化领域；

→ 在微软亚洲研究院、IBM 美国研究院、eBay 中国、1 号店和大润发飞牛网都曾担任要职，带队完成了若干个公司级的战略项目；

→ 著有 20 多篇国际论文和 10 多项国际专利；

 

这种资历的人开专栏讲课，说真的，挺难得。专栏内容很硬核，我自己也从头到尾学完了。学完后，有 3 点是让我感触很深：

 

第一，专栏图文并茂，这些手绘思维导图对记忆起知识点来非常有帮助，原本数学书里枯燥难记的点，看一眼图就明白了。

 

 

第二，每一章末尾，老师都会针对这一讲的内容总结「学习笔记」，方便大家记忆，可以保存下来，随时查看；

       

 

第三，每篇文章老师还会留个难度适中的思考题，并在评论区跟大家耐心互动，解答大家提出的问题，光是看评论都让我收获不小。

       

 

具体有多好，我说了不管用，看看大家怎么说的，截了点评价给你参考：

 

 

 

极客时间另外一个超过 5W 人订阅的专栏《趣谈网络协议》的作者刘超，也对这个专栏做出了极高的评价：

 

 

正如刘超所说，如果通过一门课程就能把自己在计算机领域的数学功底给打扎实，那么无疑这笔投资是值得的。

 

最后再和大家强调一下：

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吴军博士也曾说过，一个普通工程师和顶级工程师的差距之一，可能就在数学上。所以不要等到真正面临职场危机的那一天，迫切需要进一步提升的时候，才意识到，数学基础的薄弱，让自己很难再上一个台阶。

 

好在，现在开始开始补，还不算晚。

 

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