会计人工智能的概念和意义-会计人工智能的概念和意义是什么

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于会计人工智能的概念和意义的问题，于是小编就整理了2个相关介绍会计人工智能的概念和意义的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能需要学习哪些数学知识？
2. 人工智能和python一样吗？有什么区别与联系？

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。

从我目前工作中用到的数学的角度来讲一下：

1. 初级知识：

• 一元一次方程y=kx+b
• 二元一次方程组解法
• 余弦定理
• 勾股定理
• 三角函数
• 幂次运算
• 平方运算
• 分数运算

2. 高级知识

• 微分学
• 积分学
• 求导
• 统计学
• 线性代数
• 贝叶斯原理
• 最小二乘法
• sigmoid函数

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。

需要的数学还是很多的，看你想学到什么程度了。

如果你是新手，啥也不懂。那么我觉得可以先看看华东师范大学出版社与商务印书馆出的高中教材《人工智能基础（高中版）》。这本书是人工智能的独角兽公司商汤科技与华东师范大学一起编的，里面有很多数学。不过这些数学不是很难理解。比如这里面写到了矩阵的卷积。如果你没有学过矩阵也没有关系，照葫芦画瓢吧。在这个书里，讲到人工智能图像识别的时候，也用到了RGB矩阵。总得来说，每一张照片都可以看成一个三阶张量。一堆照片就是很多三阶张量，它们组成了一个图像空间。因此图像空间里的每一点都对应一张照片。如果你能理解这些数学语言，那么你就很容易看懂人工智能的东西——这个对数学系出身的人来说，没有什么难度。但对没有数学系思维锻炼的人来说，则需要适应一段时间。

总的说来，你先看看我说的这本书吧。其他的数学要求就是求导啥的，也不难。

谢邀，如果要说全，那就多了去了。但实际上如果认真学习大学数学，其实基础已经基本满足，我下面列一些基本的数学知识要求供参考。

基本要求内容：

n阶行列式

n维向量组求解

向量矩阵求解

正定二次型问题

阶方阵的相似矩阵问题

线性规划问题

人工智能和python一样吗？有什么区别与联系？

不一样。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。而python是一种计算机程序设计语言。

到此，以上就是小编对于会计人工智能的概念和意义的问题就介绍到这了，希望介绍关于会计人工智能的概念和意义的2点解答对大家有用。

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