人工智能技术应用问答-人工智能技术应用问答题及答案

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应用问答的问题，于是小编就整理了1个相关介绍人工智能技术应用问答的解答，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？

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

随着人工智能的飞速发展，各个行业对人工智能技术人员的需求也越来越大。人工智能将在制造、医学、建筑、食品、交通、机器人等各个领域突破传统方法而推进新的发展。对于以后打算加入人工智能行业的人，首先规划和调整自己的职业目标，增加人工智能发展所带来的大量的工作机会。

人工智能是计算机学科的一个分支，其实现方式也是计算机程序。但是，区分于传统的计算机程序，人工智能程序的实现需要大量和高深的数学知识作为基础。如果是学生以后打算加入人工智能，你需要选修所有你能够可以选修的各类数学课程，例如高等数学，线性代数，概率论和统计学。在对基础的数学知识有了一定储备后就要对某些领域进行深入的学习，例如人工神经网络、专家系统、图论、机器视觉、智能控制等。

计算机科学相应课程的学习也是必不可少的，你需要学习如何对所学习的数学知识进行编程。这些课程的学习，并不是对知识的简单记忆，需要学会思考，将数据转换为知识。必须学会如何将数据转化为知识。在有了一定的数学知识和人工智能知识的储备后，积极参与研究你感兴趣的与人工智能相关的问题讨论。开始阅读关于这个问题的文献，并尝试用不同于以前的思路去解决它。将所学习的数学和人工智能专业知识进行实战编程练习，在不断的排除bug的过程中学习和完善自己所学的知识。如果你已经就业，但想要转向从事与人工智能有关的工作。

另外，网络上有大量关于人工智能、深度学习等的资料，包括讲座、在线教材、教程和机器学习相关课程。也可以报名 Udacity 或 Coursera 课程，阅读Yoshua Bengio等人工智能科技达人的学术论文，阅读《深度学习》等相关专业[_a***_]。并且在现有工作中，尝试***用人工智能程序解决现有问题。

人工智能和数学领域有着非常密切的联系，让我们来进行论述和探讨。

一、数学与人工智能

人工智能是一个交叉学科，应用的领域也非常广阔。不同的应用领域所要求的数学背景知识也不尽相同。但是线性代数、概率论、微积分和统计学是人工智能用于表述的“语言”。学习数学知识将有助于深入理解底层算法机制，便于开发新算法。

线性代数是描述深度学习算法的基础也是核心。它通过矩阵表示法来实现深度学习方法，将待处理的非结构化数据都转换成离散的矩阵或向量形式。比如一张图像可以表示为按顺序排列的像素数组形式，声音数据可以表示为向量形式，神经网络就是无数的矩阵运算和非线性变换的结合。大家都知道，概率论与统计学可以用来研究数据分布与如何处理数据。深度学习算法所做的绝大多数事情就是预测，预测源于不确定性，而概率论与统计就是讨论不确定性的学科。另外，微积分是数学分析的基础。

二、AI在数学界的作用

人工智能最大的优势，在于可以帮助人们寻找出人类思维不易发现的联系，也就是帮助人类寻找“直觉”。现在的AI，已经可以通过一定的算法，分析大量数据间存在的关系以及规律，从而帮助发现一些新的猜想。一旦在AI的帮助下找到新的猜想，接下来数学家们就要对这些新猜想，进行深层次地推演和证明。那些被证明为“真”的猜想，最终将会作为定理为人类直接应用。目前，AI已经可以提供一个强大的框架，在有大量数据或难以利用经典方法研究的数学领域中，发现了不少有趣且可以获得论证的猜想。

数学在人工智能领域中发挥着重要的作用。如神经网络中的所有参数都被存储在矩阵中；线性代数使矩阵运算变得更加快捷简便，尤其是在GPU上训练模型时，因为GPU可以并行地以向量和矩阵运算。图像在计算中被表示为按序排列的像素数组。视频游戏使用庞大的矩阵来产生令人炫目的游戏体验。在机器翻译中，如何检测你输入的语言种类会用到概率论的相关知识。一种简单的方法就是把你输入的词或句子进行分解，计算各语言模型的概率，然后概率最高的是最后确定的语言模型。另外，用神经网络进行图像分类，网络的输出是衡量分类结果可信程度的概率值，即分类的置信度，我们选择置信度最高的作为图像分类结果。而混合高斯模型、隐马尔科夫模型等传统语音处理模型都是以概率论为基础的。

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

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