Hi，你好。我是茶桁。

根据上一节课的预告，咱们这节课要进入神经网络中，看看神经网络中的矩阵/向量。然后再来详细了解下矩阵的性质。

毕竟咱们的课程并不是普通的数学课，而是人工智能的数学基础。那为什么人工智能需要这些数学基础，它是怎么用的，那在这节课中，我就给大家讲讲矩阵的这一部分。

神经网络的矩阵/向量

在人工智能领域，神经网络扮演着十分重要的角色。它与大语言模型(LLM)之间也有着密切的关系。

严格来说，人工智能是一个非常大的范围，人工智能里面包括了机器学习。

神经网络是一种受到生物神经系统启发的数学模型，用于模拟人工智能中的学习和决策过程。它由多层神经元组成，每个神经元接收输入并进行计算，然后将输出传递给下一层神经元。神经网络通过学习从输入到输出的映射关系来执行各种任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过使用深层神经网络（深度神经网络）来解决复杂的问题，如图像分类、自然语言处理和推荐系统。

神经网络是AI领域中的一个重要工具，它被广泛用于实现机器学习和深度学习方法，从而实现各种AI应用。

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