随着数据科学和人工智能领域的迅速发展，对于具备扎实理论基础和实践技能的专业人才的需求日益增长。GATE（Graduate Aptitude Test in Engineering）2024年新增的数据科学与人工智能（DS & AI）科目，正是为了选拔具备这些能力的研究生。本文将为提供全面的备考资料和指导，帮助在这一新兴且充满挑战的领域中取得优异成绩。
概率论与统计学是GATE DS & AI考试中的重要科目，相较于计算机科学与技术（CSE）课程大纲，它涵盖了更多的额外主题。为了在这一领域取得优异成绩，需要选择合适的参考书籍。推荐从Sheldon Ross的《概率论入门》开始，这是本科阶段的必备读物。掌握基础后，可以进阶阅读同一《概率模型导论》。
对于渴望更深入学习的同学，可以深入研究S.C. Port和C.J. Stone的《概率论导论》，以及《随机过程导论》。这些书籍将带更深入地探索随机建模和理论概率的世界。
在视频讲座方面，麻省理工学院（MIT）提供的概率论与统计学课程是无与伦比的。无论是喜欢全面的旧播放列表还是新的、针对特定主题的短视频，MIT都能满足需求。别忘了访问probabilitycourse.com，这里有大量与GATE课程大纲完美对齐的实例和练习。
线性代数是另一个需要关注的主题。GATE课程大纲新增了向量空间和奇异值分解等主题，不能只是浅尝辄止。为了建立坚实的基础，可以沉浸在Gilbert Strang的讲座视频中，这些视频可以通过麻省理工学院的YouTube频道找到。他的教学不仅会教育，还会激发灵感。
配合这些讲座，可以阅读Strang自己的《线性代数》书籍，以全面理解这一主题。David C. Lay的《线性代数及其应用》也是该主题的另一部杰作。这些文本是解开线性代数奥秘的钥匙。
微积分可能是课程大纲中的一小部分，但其重要性不容忽视。坚持使用在本科阶段使用的资源，因为GATE课程大纲与CSE主题并没有太大偏差。然而，对于优化，建议转向NPTEL由Suresh Chandra教授主讲的数值优化讲座系列。前五讲将引导了解单变量优化和泰勒级数的复杂性，这对于GATE DS & AI考试至关重要。
机器学习是一个广阔的领域，拥有丰富的资源。然而，有两个讲座系列脱颖而出：“模式识别与神经网络”由印度科学研究所（IISc Bangalore）的P.S. Sastry教授主讲，以及斯坦福大学（Stanford）的CS229课程由Andrew Ng教授主讲。这些全面的视频，加上IIT Kanpur的Piyush Rai教授的讲座笔记，将巩固对机器学习概念的理解。
为了补充这些讲座，可以阅读Christopher Bishop的《模式识别与机器学习》和Kevin Murphy的《机器学习：概率视角》。这些书籍在该领域备受推崇，将成为学术指南。