第一阶段：基础知识储备1.1 数学基础AI 技术的核心是数学，尤其是线性代数、微积分、概率论和统计学。为了打好基础，我首先花时间复习了这些数学知识。​线性代数：矩阵运算、特征值和特征向量、奇异值分解等。​微积分：导数、偏导数、梯度、链式法则