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课程内容：
开篇词
开篇词 | 数学，编程能力的营养根基
模块一 无处不在的数学思维
01 | 从计数开始，程序员必知必会的数制转换法
02 | 逻辑与沟通，怎样才能讲出有逻辑的话？
03 | 用数学决策，如何规划好投入、转化和产出？
04 | 万物可数学，经典公式是如何在生活中应用的？
模块二 编程基础，代数与统计
05 | 求极值：如何找到复杂业务的最优解？
06 | 向量及其导数：计算机如何完成对海量高维度数据计算？
07 | 线性回归：如何在离散点中寻找数据规律？
08 | 加乘法则：如何计算复杂事件发生的概率？
09 | 似然估计：如何利用 MLE 对参数进行估计？
10 | 信息熵：事件的不确定性如何计算？
11 | 灰度实验：如何设计灰度实验并计算实验的收益？
12 | 统计学方法：如何证明灰度实验效果不是偶然得到的？
模块三 数学实战，算法与数据结构
13 | 复杂度：如何利用数学推导对程序进行优化？
14 | 程序的循环：如何利用数学归纳法进行程序开发？
15 | 递归：如何计算汉诺塔问题的移动步数？
16 | 二分法：如何利用指数爆炸优化程序？
17 | 动态规划：如何利用最优子结构解决问题？
模块四 数学应用，AI 与机器学习
18 | AI 入门：利用 3 个公式搭建最简 AI 框架
19 | 逻辑回归：如何让计算机做出二值化决策？
20 | 决策树：如何对 NP 难复杂问题进行启发式求解？
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？
彩蛋
22 | 面试中那些坑了无数人的算法题
23 | 站在生活的十字路口，如何用数学抉择？
