本书系统梳理以深度学习和大模型为代表的新一代人工智能技术所需要的数学方法，涵盖数据降维、解析优化、数值优化、参数估计与推断、估计量性能分析、概率图模型、序列数据模型等，为读者提供完整的理论框架。附录部分介绍数学基础知识，高度凝练地梳理线性代数、多元函数微积分、概率论与信息论的主要知识，使得全书体系完整自恰。 本书适合作为人工智能等相关专业学生的教材，也可以为从事人工智能相关工作的科研人员和读者提供参考。