本书是一本为人工智能和深度学习从业者量身打造的数学入门与进阶指南。全书围绕构建深度神经网络所需的核心数学知识展开，系统介绍了线性代数、向量微积分、概率与统计、优化方法以及图论等基础内容，并在此基础上深入剖析了神经网络的结构与原理，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、生成模型、元学习和几何深度学习等前沿主题。 
本书最大的特点在于内容安排循序渐进、理论与实践结合紧密，既帮助读者从数学视角理解深度学习算法的本质，又辅以大量示例和直观解释，降低了抽象公式的理解门槛，适合“数学基础薄弱但希望精通原理”的技术读者。此外，书中对梯度下降、特征分解、损失函数设计、反向传播等核心概念进行了详细讲解，并结合常见网络架构展开推导分析，帮助读者建立完整的知识体系。
本书适合以下读者对象阅读：
• 有一定机器学习背景，想进一步夯实数学基础、提升建模能力的数据科学从业者；
• 深度学习工程师和研究者，尤其是希望理解模型内部机制、原理推导、优化策略的技术人员；
• 数学专业学生，希望将理论知识应用于人工智能领域；
• 希望跨入人工智能领域的开发者、自学者，特别是曾因数学瓶颈而裹足不前的学习者。
本书无需高深的数学背景，具备基础的线性代数和概率论知识即可开始阅读。对于读者而言，它既可作为数学扫盲的实用手册，也可作为构建稳固技术基底的“进阶脚手架”，帮助读者从“会用”走向“理解与掌握”。