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0本期邀请到南加州大学应用数学与计算机科学专业大四学生，围绕以下五个话题展开分享：
1.从线性代数到AI黑箱，一步步拆解人工智能的底层密码
2.报满的“AI基础”课VS冷清的线性代数，揭秘AI离不开的数学真相
3.ChatGPT靠什么“说话”？用高中知识讲透AI背后的概率与矩阵
4.选应用数学能玩转AI吗？数学是打开智能世界的钥匙
5.AI再聪明，也逃不过这几个数学公式，从向量运算到模型优化全解析
Part1：专业选择与经历
01:15选择应用数学专业的原因？
01:50数学的背景对于增加CS作为你的第二个专业起到了怎样的帮助？
Part2：南加大数学专业情况
4:40你觉得南加大的数学专业课程有没有一些让你印象比较深刻的，你对于它整体的数学专业的课程设置有怎样的一个评价？
5:26举例说说应用数学这个专业有哪些专业课是比较强调它的实际应用的？
6:30你们学校应用数学这个方向的学生，他们不同的应用的方向有哪些？
Part3：数学前沿及AI研究
8:20应用数学能够应用的领域还是比较多的，AI是不是占了大头？
9:48可以简单的介绍一下你AI相关的研究主要是在做一些什么事吗？
10:38你能找到现在研究的机会，是你的强数学背景的作用吗？
Part4：人工智能解读
13:07可以总结一下现在说的 AI人工智能它具体指的是什么吗？
15:44能否介绍一些常用的AI的模型可能会涉及到的那些数学原理？
Part5：AI模型优化及问题
33:15是否可用例子简单介绍AI模型它跟数学的关系？概率和统计，在AI这方面有非常大的应用，你在这方面有什么其他的例子或者相关的知识能跟我们分享吗？
37:32可以从数学角度分享一下你关于AI模型可能会涉及到的过拟合问题的见解以及解决措施吗？
42:09现在AI的科学家也在处理黑箱问题和AI模型的可解性，你觉得这些可能涉及到些什么问题，这些问题是现在应用一些数学知识就可以解决的吗？
Part6：学习建议及AI未来
46:52如果我作为高中在读的学生想了解AI背后的一些数学知识，你有什么推荐的书籍或者网站？
49:08你对于AI未来发展的前景是如何看待的？你觉得人工智能离所谓智能的距离还有多远？
Part7：问答环节
54:56《Attention is all you need》提出Transformer模型，为语言模型基础；
56:24“Attention”是寻找词相关性的步骤，由训练得出；
1:00:52高中生可通过B站讲解、相关库文档学习机器学习。
【写在最后】感谢学长的分享，助力大家深入了解AI及背后的数学知识~
