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课程背景
编程语句、数据结构、算法，这些开发者的基本功都构筑在数学的基础上，大厂招人的学历门槛，本质上是构筑底层能力与发展潜力的护城河。日常开发工作中，解决问题的逻辑、代码优化的方法，无不体现出数学思维的重要性。
专栏解读
对于程序员来说，大而全地学习数学理论是没有必要的，精简程序员用得上的数学知识，将数学原理反哺实践，培养数学思维，提高解决问题的能力，是这个专栏的核心目标。
本专栏共 23 讲，通过以下 4 个模块的讲解，让你成为懂数学的一流程序员：
① 养成无处不在的数学思维。这一模块通过数制转化、数学逻辑、经典公式等原理与业务代码示例，讲解数学思维是如何运用在日常编程工作中的，让你重新审视数学思维在工作中的作用。
② 程序员必备的数学原理：代数与统计。精简的数学知识，比如求极值、向量与导数，这些应用于实际工作哪些方面：如何找到复杂业务最优解，如何完成海量高维度数据计算。这一模块将带你认识数学原理的实际应用，更为你打好理论基础。
③ 打好编程基本功：算法与数据结构。这一模块会讲到二分法、动态规划、递归等通用算法和重要思想，从数学角度找到算法背后的规律，还会结合实战场景，如：利用指数爆炸优化程序，将数学原理、算法与实战结合，事半功倍地夯实开发基本功。
④ AI 与机器学习，热门领域的核心技术。AI 与机器学习的技术核心其实是数学问题，这一模块将通过几个常用技术点，逻辑回归、决策树等，带你入门 AI 建模，从数学角度理解当前热门领域。
讲师介绍
公瑾 中科院博士，资深算法专家
国内一线互联网公司资深算法专家，国内首批从事机器学习和数据挖掘的工程师，业界从事算法工作超过 5 年，拥有深厚的一线代码开发经验，对数据结构、算法思想有多年研究和深入理解。
课程目录
文档
开篇词 数学，编程能力的营养根基.mp4
01 从计数开始，程序员必知必会的数制转换法.mp4
02 逻辑与沟通，怎样才能讲出有逻辑的话？.mp4
03 用数学决策，如何规划好投入、转化和产出？.mp4
04 万物可数学，经典公式是如何在生活中应用的？.mp4
05 求极值：如何找到复杂业务的最优解？.mp4
06 向量及其导数：计算机如何完成对海量高维度数据计算？.mp4
07 线性回归：如何在离散点中寻找数据规律？.mp4
08 加乘法则：如何计算复杂事件发生的概率？.mp4
09 似然估计：如何利用 MLE 对参数进行估计？.mp4
10 信息熵：事件的不确定性如何计算？.mp4
11 灰度实验：如何设计灰度实验并计算实验的收益？.mp4
12 统计学方法：如何证明灰度实验效果不是偶然得到的？.mp4
13 复杂度：如何利用数学推导对程序进行优化？.mp4
14 程序的循环：如何利用数学归纳法进行程序开发？.mp4
15 递归：如何计算汉诺塔问题的移动步数？.mp4
16 二分法：如何利用指数爆炸优化程序？.mp4
17 动态规划：如何利用最优子结构解决问题？.mp4
18 AI 入门：利用 3 个公式搭建最简 AI 框架.mp4
19 逻辑回归：如何让计算机做出二值化决策？.mp4
20 决策树：如何对 NP 难复杂问题进行启发式求解？.mp4
21 神经网络与深度学习：计算机是如何理解图像、文本和语音的？.mp4
22 面试中那些坑了无数人的算法题.mp4
23 站在生活的十字路口，如何用数学抉择？.mp4
结束语 数学底子好，学啥都快.mp4
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发表于 2021-10-6 10:00:00
