1.1. AI 推荐书籍

《深度学习的数学》

《程序员的数学基础》

《动手学深度学习》

《破解深度学习》

1.2. 数学推荐书籍

大家都知道学习 Pytorch 或 AI 需要一定的数学基础，当然也不需要太高，只需要掌握一些基础知识和求解方法，常见需要的数学基础有线性代数、微积分、概率论等，由于高等数学课程里面同时包含了线性代数和微积分的知识，因此读者只需要学习高等数学、概率论两门课程即可。数学不用看得太深，这样太花时间了，能理解意思就行。

首先推荐以下两本书，无论是否已经忘记了初高中数学知识，对于数学基础薄弱的读者来说，都可以看。

• 《普林斯顿微积分读本》

• 《普林斯顿概率论读本》

国内的书主要是一些教材，学习难度会大一些，不过完整看完可以提升数学水平，例如同济大学出版的《高等数学》上下册、《概率论与数理统计》，不过国内的这些教材主要为了刷题解题、考研考试，可能不太适合读者，而且学习起来的时间也太长了。

接着是推荐《深度学习中的数学》，作者是涌井良幸和涌井贞美，对于入门的读者来说上手难度也大一些，不那么容易看得进去，读者可以在看完本文之后再去阅读这本经典书，相信会更加容易读懂。

另外，千万不要用微信读书这些工具看数学书，排版乱七八糟的，数学公式是各种抠图，数学符号也是用图片拼凑的，再比如公式里面中文英文符号都不分。

建议直接买实体书，容易深度思考，数学要多答题解题才行。就算买来吃灰，放在书架也可以装逼呀。买吧。

本文虽然不要求读者数学基础，但是还是需要知道一些数学符号的，例如求和∑ 、集合交并∩∪等，这些在本文中不会再赘述，读者不理解的时候需要自行搜索资料。