数学渣如何开始搞定 AI?
数学太差，桎梏了求学 AI 的步伐，推荐几本 “成年人看的数学书”，相信会对你有帮助。
相信关注我的你，一定相信：
AI 的核心并不是炒作，是真实的利好。
你也明白 AI 最终会吞并世界上所有的工作。
你更明白 AI 实在是不学不行，未来世界是 AI 的，要是再不学，就只能告老还乡了。
但问题也来了，你数学实在是太差了。作为一个程序员，你之前做得事情没有数学其实也都能统统过关，但你打开了 Ian Goodfellow 的《开创性深度学习》这本 AI 必读书目，每个字你都认识，但你完全不知道他在说什么。
你必须理解一个嵌套的逻辑层次、术语、符号和想法，环环相扣，但你没有任何 idea，所以这整套共识基本上就是一个克林贡语，完全无法开始。
科技博主 Daniel Jeffries 也曾有同样的困扰，他通过几本跟 “写给大人的数学书” 短平快地从学渣成为学霸，这几本书推荐给大家参考：
他推荐的第一本书是：《数学，一个简短介绍》，作者是 TIMOTHY GOWERS. (Mathematics: A Very Short Introduction by Timothy Gowers) 。
这本书巧妙且精准地地拆解了 “为什么是数学？” 。它始于世间万物进而上升到哲学随后又把哲学隐藏在身后——因为你并不需要知道你所研究的东西是不是真正存在世间或者仅仅是柏拉图层面。 Timothy 让我明白数学是一个抽象层，生活是一系列复杂的算法。数学把生活中具体的问题分解成更简单明了的步骤——制作一个精确的粒子相互作用的模型需要考虑现实世界的无数变量，例如：磁干扰、重力、碰撞里、粒子初始方向和速度以及很多变量。在实践中，你不需要制作一个完美的模型，但是数学能通过分解变量并集结告诉你这个模型是什么，这就是数学的有趣之处。实际上，数字并不重要，它们只是变量。而数学则是变量和规则的归结。你要学习的实际上是这些变量和规则
当你读这本书的时候，你会想要一个对于主要数学符号的便捷指南。推荐你《数学符号超级简明指南》，作者是 Edward R. Scheinerman（Mathematical Notation， by Edward R. Scheinerman）。在记住它们的意思之前，你必须看到几百次这些符号——当你第二次打开时你可能会发现自己已经忘记了这些符号。不用担心，深呼吸，慢下来，逐个看这些符号，直到你开始理解那串看起来疯狂的象形文字。即使每一个符号要查一千次也要查！学习没有捷径。
还有另外两个强大的后盾可以建立你的数学基础。第一个是 Morris Kline 的《非数学的数学》（Mathematics for the Nonmathemetician ，by Morris Kline）。第二本是 Ivan Savov 的《数学与物理没有废话指南》（No Bullshit Guide to Math and Physics ，by Ivan Savov）。
每个人都有不同的特色。我更喜欢非常简短的介绍，因为它很快就会深入到主题，并且仍然能够保持很好的关联性。《非数学数学》要长得多，它更详细地介绍了数学的历史和世界的运作方式。有些人可能会喜欢这种学习方式。《数学与物理没有废话指南》是本快书，主要是对规则进行介绍：直接进入方程，没时间告诉你为什么事情是这样而不是那样。这会吸引没有哲学包袱的人。
还有一本书是《代数不插电》，作者是 Jim Loats 和 Kenn Amdahl（Algebra Unplugged，by Jim Loats and Kenn Amdahl），这本书有点错别字，但并不影响阅读，我觉得这本书能让我们加快阅读速度，并能让你朝着正确的方向前行，特别好。
搞定以上之后，你可以开始学习更深入的内容了。推荐 Tariq Rashid 的《创建你自己的神经网络》（Make Your Own Neural Network ，by Tariq Rashid）。
这本书也有点错别字，但它在 Github 的更新修复了绝大部分 bug 。这本书的作者似乎知道你遇到的困难是什么并都能给到解答。简单来讲，好成什么样呢，就是你特别担心你的敌人拥有它。这本书只对针对神经网络相关的数学问题进行解答。它假定读者对编程一无所知，然后最后能让你能用 Python 编写自己的神经网络。现在确实有很多工具能够更快编程，但你可以先试试自己搞定，顺便学一些基础知识。弄清楚了基本架构，你就可以开始在网站上学习补充枝叶了，下期我们会讲，这些有用的网站是什么，我们不见不散。
每一天都有新的牛逼的人出现，所以，加油吧。
编译自：Daniel Jeffries technoon 的博客：https://hackernoon.com/learning-ai-if-you-suck-at-math-8bdfb4b79037?from=singlemessage