微積分
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學習AI人工智慧需要數學嗎？答案是肯定的！本文用簡單易懂的比喻，說明導數在機器學習中的重要性，以及如何應用導數進行梯度下降等關鍵步驟，並提供學習資源與方向。
夢中我即將參加大學聯考，卻發現自己完全沒準備，焦急中尋找參考書、遇見舊師與同學。進入黑暗房間後，夢境轉為質疑知識價值、挑戰教育制度，甚至出現「把微積分倒進泡麵」的荒誕畫面。這是一場面對自我懷疑與體制困境的心靈之旅。
「她又不是金色頭髮。」
「長的也不像布袋戲。」
「而且也從來沒穿過西裝。」
「『你為什麼還要去上她的課啊?你不是減修了嗎?』」
幾人同時拋出了疑問，對於我的反常舉動感到十分意外，明明討厭微積分討厭的要死，明知自己肯定會被當掉而減修，那為什麼還要坐在
分科考衝刺1.5個月 終極攻略
前言：心態決定一切！
放棄「完美主義」：時間有限，目標不是讀完所有內容，而是「掌握必考核心，拿到應
得的分數」。
建立「信心」：相信自己之前的努力，現在只是做最後的收尾與精進。
開始敘述整件事情之前，我想跟我所有的讀者說聲:「對不起」，沒想到我的錯字這麼多，你們讀了都不會覺得辛苦嗎?我現在檢查的挺辛苦的，怎麼讀都不不順，簡直快要哭出來……
因為最近有看到文藝賽的宣傳，抱持著試試看的心情正在研究怎麼參加，於是我開始重新閱讀自己所有寫過的文章，結果發現了一堆語句
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雙重積分的變數代換，可以視為「將區域做變數變換」的幾何描述。
本章節講講三個例題，讓讀者熟悉本單元題型的思維與推導過程。
想真正駕馭AI，就得先打好數學根基！本篇濃縮線性代數、機率統計、微積分三大支柱，帶你看懂向量矩陣、貝氏推理到梯度下降的心跳節奏。讀完你將明白模型運算、決策與最佳化如何彼此呼應，迅速破解常見數學痛點，為深度學習升級鋪路！
1. 學校學的是「通用基礎」，不是「立即應用」
學校教的是「為未來可能性打底」，像是：
國文訓練你的理解與表達能力（工作上要寫報告、溝通）
數學訓練邏輯與思考能力（不是每個人都會用到微積分，但會思考、會推理是必要的）
歷史、地理、公民讓你具備基本世界觀
➡️ 問題是：這些基礎很抽象、不立即
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以前我們定義了連續函數 f(x) 在區間 [a, b] 上的定積分，這是透過黎曼和的極限來完成的。本節中，我們將這個概念擴展到雙重積分，用來定義一個二變數連續函數 f(x, y) 在平面中某個有界矩形區域 R 上的積分。
