前言

在当今数字化时代，人工智能（AI）和大数据技术正在迅速改变我们的生活与工作方式。要掌握这些前沿技术，扎实的数学基础至关重要。本书旨在通过系统化的理论讲解与丰富的编程实例，帮助读者构建坚实的数学根基，并掌握如何利用Python这一强大的编程工具解决复杂的实际问题。

本书特色在于对人工智能领域所需的线性代数、高等数学和概率与数理统计的核心数学概念和理论进行深入剖析，并通过Python编程实现实际应用。从张量运算到梯度下降算法，从蒙特卡洛方法到偏微分方程的数值解法，本书不仅详细介绍了每种方法背后的数学原理，还提供了详尽的Python代码实例。

此外，本书特别注重为人工智能和大模型的学习打下坚实基础。书中涵盖了深度学习的关键概念，如激活函数、损失函数及反向传播算法，并结合具体实例展示了如何利用Python实现这些算法。每一章都配有精心设计的练习题，鼓励读者动手实践，巩固所学知识。我们相信，通过系统地学习本书内容，读者不仅能打下坚实的数学基础，还能熟练运用Python进行数据分析与模型构建，从而在未来的研究或职业生涯中取得更大的成就。

本书由具有丰富教学经验的一线教师编写。在编写过程中，得到了学校领导、同事的大力支持，特别感谢张传雷、李敏、赵婷婷、张中伟等教师的帮助。此外，书中部分素材来源于网络，在此对原作者表示诚挚的谢意。

由于时间紧迫及作者水平有限，书中可能存在一些疏漏，敬请广大读者批评指正。

作者2026年2月