最近这两三年，深度学习技术逐步成为了 IT 圈最热门的技术。大多数软件工程师、计算机方向的在校生都尝试过做一些深度学习方面的学习和实践。但是很多人在学习深度学习的第一步就被数学这只拦路虎给挡住了，继而很多人就调转方向，远离深度学习这个热门而又神奇的AI技术。本场 Chat 试图从深度学习工程实践的视角，帮助广大工程师朋友们梳理和学习深度学习中所用到的微积分部分的知识。本文是深度学习数学基础的第一篇，后续会推出《线性代数和向量微积分》、《概率与统计》、《凸优化》三篇文章。
本场 Chat 主要内容如下：
1.函数与极限； 2.导数与sigmoid激活函数； 3.微分与积分； 4.单调与凸函数； 5.Softmax Loss 的梯度推导。
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