人工智能技术问答书-人工智能技术问答书电子版

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术问答书的问题，于是小编就整理了1个相关介绍人工智能技术问答书的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能需要学习哪些数学知识？

人工智能需要学习哪些数学知识？

线性代数：如何将研究对象形式化？

概率论：如何描述统计规律？

数理统计：如何以小见大？

最优化理论： 如何找到最优解？

信息论：如何定量度量不确定性？

形式逻辑：如何实现抽象推理？

这都是学习人工智能时需要碰到的数学知识。

数学、统计学与编程一起构成了数据科学（data science）的基础，而数据科学，是人工智能的基本知识之一，因此，学习这些基础是极为重要的：

1、线性代数（Linear Algebra）

2、随机变量（Random Variables）

3、统计分布（Statistical Distributions）

4、概率论（Probability theory）。包括：矩量母函数（Moment Generating Function，简称MGF），CGF，均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode），最大似然估计方差（Variance Maximum likelihood Expectation），中心极限定理（Central Limit Theorems），方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）

5、微积分（Calculus）

6、拟合分析（Fitting of a distribution）

7、样本（Sampling）

8、统计学***设检验（Testing of a hypothesis）

9、贝叶斯建模（Bayesian Modeling）

未来已来，人工智能势不可挡。

人工智能已应用多个领域，就业面广，薪资高，当属炙手可热的技术！

学习人工智能不一定要很深的数学理论知识，在四川新华电脑，人工智能会学习以下课程：

一、计算机基础和C语言。

二、Photoshop设计流程、HTML基础以及CSS页面布局。

三、javaScript语言、Oracle数据库。

四、Linux系统、j***a语句。

五、Python语法、智能推荐系统。

六、大型J2EE项目开发、J***aWeb项目开发、机器人爬虫系统、智能推荐系统，

需要先循序渐进地学习几门基础知识：

1、高等数学

2、线性代数

3、概率和数理统计

4、一门计算机语言（J***a/C++/Python and the like)

5、算法

如果题主所说的【学习人工智能】是指写一些简单的代码，跑个tensorflow的手写数字识别demo，那其实不需要什么数学基础。但如果题主指的是深入了解一些经典模型的工作原理和参数求解算法的细节，那确实还是需要一些数学基础的。就以目前流行的深度学习技术来说，要系统的学习需要有微积分和线性代数的基础，而且微积分部分的基础知识要求并不高，懂链式法则，了解一些常见函数的求导方法就可以了。

不过个人建议如果有时间和精力，除了大热的深度学习技术，最好也对经典的机器学习算法也做一些了解，比如适用于监督学习的LR，SVM，Naive Bayes，Boosting，CRF，HMM，适用于非监督学习的Kmeans，DBScan，LDA。这样可以避免因为技术视野太窄，造成“手中有锤子，看什么都像钉子”的习惯性路径依赖。学习这些传统机器学习技术的数学基础知识要求也不高，除了基础微积分和线性代数，再加上一个概率论就可以搞定。

到此，以上就是小编对于人工智能技术问答书的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术问答书的1点解答对大家有用。

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