人工智能数学与统计应用-人工智能数学与统计应用论文

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能数学与统计应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能数学与统计应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能大数据专业是干什么的？
2. 人工智能有哪些数学方法？
3. 人工智能在会计领域应用的例子？

人工智能大数据专业是干什么的？

1、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

PS:经常会用到的语言包括Python、J***a、C或者C++，有些人用Python或者J***a比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

2、Hadoop开发工程师

熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。hadoop工程师主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法，

人工智能有哪些数学方法？

人工智能需要具备的数学基础有很多，如：

1、线性代数：本质是将具体的事物抽象为数学对象，并描述其静态或动态特性，在人工智能领域，计算机处理生活中的事物***用的就是将具体抽象化的方法。

2、概率论：概率论是对生活中无所不在的可行性的分析研究，在人工智能领域，概率论通过对生活中的可行性进行建模分析处理，进而做出判断或操作。

3、形式逻辑：理想的人工智能应该具有抽象意义的学习、推理和归纳的能力，这就需要一个认知的过程，如果我们将认知的过程定义为对符号的逻辑运算，那么形式逻辑就是人工智能的基础。

4、数理统计：数理统计着重研究的对象是未知分布的随机变量，是逆向的概率论，对于人工智能来说，能够对未知分布的随机变量进行研究分析，才是最重要的。

 

人工智能在会计领域应用的例子？

(一）财务管理模式识别。主要是包括对一些财务信息智能化进行分类整理。财务管理模式分为两类：一是统计财务管理模式，这种模式下能对信息数据进行明确的分类，其结果比较精确，不易出错。二是模糊财务管理模式，这种模式是从众多的信息库中寻找一个较为标准的指标，然后按照这个指标对信息进行分类，其结果不如第一种模式精确。财务管理模式识别在企业的应用中较为广泛，能够把复杂的信息快速准确的进行统计分类，大大提高了企业的工作效率。

（二）财务核算。会计核算作为会计中的重要职能之一，在实际业务中也占了很大的工作量。传统会计需要对应付、应收等往来款项进行人工处理，手工编制凭证并与***进行核对。而人工智能的出现则改变了传统记账方式，出现了自动记账平台。同时，很多大的企业都实现了财务共享模式，这种模式能够将集团内分公司的某些业务进行集中处理，比如会计账务处理、工资核算处理等。人工智能在财务核算中的应用大大提高了工作效率，减少了企业人工成本。

（三）财务分析。人工智能在会计中的另外一个重要应用就是进行财务分析。通过人工智能，能够对信息进行分类汇总，自动[_a***_]需要的报表，能够从多个维度对公司的财务状况进行分析，会计信息使用者能够从中获取到需要的信息，有利于会计信息使用者做出决策。此外，企业管理层也能够全面了解企业财务状况，以建立相应的内部控制措施，防止企业出现重大财务风险，以避免不必要的财务损失。

到此，以上就是小编对于人工智能数学与统计应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能数学与统计应用的3点解答对大家有用。

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