計算機科學中的數(shù)學：信息與智能時代的必修課

　　《計算機科學中的數(shù)學：信息與智能時代的必修課》原為麻省理工學院計算機科學與工程專業(yè)的數(shù)學課程講義，谷歌技術(shù)專家參與編寫，涵蓋計算機科學涉及的全部基礎(chǔ)數(shù)學知識，包括形式邏輯符號、數(shù)學證明、歸納、集合與關(guān)系、圖論基礎(chǔ)、排列與組合、計數(shù)原理、離散概率、遞歸等，特別強調(diào)數(shù)學定義、證明及其應用方法。該書因具有系統(tǒng)、完整，以及有趣、易讀等明顯優(yōu)勢，現(xiàn)已被全球IT技術(shù)相關(guān)從業(yè)者及準從業(yè)者奉為圭臬、廣泛傳閱，在人工智能日益普及的全新信息時代，更是大放異彩。《計算機科學中的數(shù)學：信息與智能時代的必修課》適合計算機相關(guān)專業(yè)學生及從業(yè)人員作為數(shù)學入門教材，亦可作為統(tǒng)計、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等課程的寶貴資料。

　　唐李洋 女，博士，畢業(yè)于合肥工業(yè)大學管理科學與工程系?，F(xiàn)就職于中國電子科技集團公司第三十八研究所，曾游學美國，數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析研究經(jīng)驗頗豐，在相關(guān)領(lǐng)域重要國際期刊及會議發(fā)表論文數(shù)篇。譯有《高可用MySQL》（第1版和第2版）《R高性能編程》《大數(shù)據(jù)猩球：海量數(shù)據(jù)處理實踐指南》《流式架構(gòu)：Kafka與MapR Streams數(shù)據(jù)流處理》等圖書。劉杰 男，博士，南開大學教授、博士生導師。研究領(lǐng)域包括機器學習與數(shù)據(jù)挖掘方面的理論方法研究，以及面向信息抽取、網(wǎng)絡(luò)挖掘、對話生成等問題的應用研究。在機器學習、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域重要國際期刊及會議發(fā)表論文多篇。擔任中國計算機學會中文信息技術(shù)專家委員會、中國計算機學會大數(shù)據(jù)專家委員會、人工智能學會機器學習專家委員會等多個專家委員會委員及通訊委員。相關(guān)成果獲得天津市科技進步二等獎兩項。 譚昶 男，博士，畢業(yè)于中國科學技術(shù)大學計算機應用與技術(shù)系。現(xiàn)任科大訊飛股份有限公司大數(shù)據(jù)研究院執(zhí)行院長兼智慧城市事業(yè)群副總裁，中國計算機學會公共政策委員會執(zhí)行委員及大數(shù)據(jù)專家委員會委員。負責科大訊飛公司智慧城市、計算廣告和個性化推薦等方向的大數(shù)據(jù)核心技術(shù)研發(fā)及應用推廣工作，在大數(shù)據(jù)技術(shù)、個性化推薦方面有著多年的研究和實踐經(jīng)驗。 金博 男，博士，大連理工大學教授。致力于數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析、創(chuàng)新管理、商務智能等領(lǐng)域的科學研究。主持和參與多項*家級和省部級課題，在相關(guān)領(lǐng)域重要國際期刊及會議上發(fā)表論文60余篇，并擔任數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域三大*級會議KDD、ICDM、SDM的程序委員會委員，是ACM、IEEE和CCF高級會員。馬海平 女，博士，畢業(yè)于中國科學技術(shù)大學計算機科學與技術(shù)系?，F(xiàn)就職于科大訊飛股份有限公司，擔任大數(shù)據(jù)研究院研究主管，從事數(shù)據(jù)挖掘與人工智能算法以及計算廣告和個性化教育等領(lǐng)域的研究工作。在國際知名期刊和學術(shù)會議發(fā)表論文7篇，合著出版著作《Spark機器學習進階實戰(zhàn)》《Spark核心技術(shù)與高級應用》。 朱琛 男，碩士，畢業(yè)于中國科學技術(shù)大學，百度資深數(shù)據(jù)挖掘工程師?，F(xiàn)就職于百度人才智庫（Talent Intelligence Center），從事人力資源智能化研究，致力于用AI為HR賦能。研究方向包括文本數(shù)據(jù)挖掘、社交網(wǎng)絡(luò)分析、圖數(shù)據(jù)挖掘。在國際*尖會議與期刊雜志發(fā)表論文十余篇，申請專利十余項，曾擔任數(shù)個國際*級會議（KDD、SDM等）程序委員會委員。