人工智慧專業需要高等數學知識嗎？

很多人對人工智慧並不陌生，現在我們的生活中有很多人工智慧產品。 人工智慧的概念是在1956年提出的，經過幾十年的快速發展，人工智慧已經慢慢普及，越來越多的人開始加入人工智慧行業，但進入這個行業並不容易，學習人工智慧的相關知識是非常必要的。 學習人工智慧有一定的數學基礎是很重要的，因為數學的基礎知識包含著人工智慧問題的基本思想和方法，也是理解複雜演算法的必要要素，那麼我們應該具備什麼樣的數學基礎呢？

人工智慧需要具備的數學基礎很多，主要包括線性代數、概率論、形式邏輯、數理統計等，本文將一一介紹這些學科及其用途。

1）線性代數;幾乎所有的理科學生和一些文科生在大學期間都選修這門課程，它不僅是人工智慧的基礎，也是許多其他以現代數學為主要分析方法的科學的基礎。 線性代數的本質是將具體事物抽象成數學物件並描述其靜態或動態性質，在人工智慧領域，計算機通過抽象具體來處理生活中的事物，因此線性代數非常重要。

2）概率論;如果線性代數側重於抽象具體事物，那麼概率論則側重於生活中無處不在的可能性。 在人工智慧領域，概率論的重要性不亞於線性代數，它通過建模和分析生活中的可能性，然後做出判斷或操作。

3）形式邏輯;當人工智慧的概念首次提出時，該理論的創始人認為，理想的人工智慧應該是抽象意義上的學習、推理和歸納能力，這需要乙個認知過程，如果我們將認知過程定義為符號的邏輯運算，那麼形式邏輯就是人工智慧的基礎， 因為對於人工智慧來說，認知的本質是計算。

4）數理統計;數理統計雖然是以概率論為基礎的，但它與概率論有著本質的區別，概率論側重於分布未知的隨機變數，可以理解數理統計是一種逆概率論。 對於人工智慧來說，最重要的是能夠研究和分析具有未知分布的隨機變數。

以上就是筆者給大家介紹進入人工智慧行業的數學基礎，還不完整，因為人工智慧行業涵蓋的內容太多了，文章只是給大家介紹一些典型內容，如果你對人工智慧感興趣，可以更深入一點。

別聽人家胡說八道，要想學習現在大多數從事AI的人的水平，初等數學就夠了。 雖然很多**像數學公式一樣在天上飛來飛去，各種條件概率都在變化，但實際上符號太亂了，很多都是簡單的推導，應該寫成“顯而易見”，而且說的是特別簡單明瞭的事情。

至於想要突破現有的AI，缺少的不是數學，而是理解和遠見，遇到問題時學習相應的數學已經來不及了。

首先，從事人工智慧領域的研發，必須要有紮實的數學基礎，因為無論我們從事的是機器學習（包括深度學習）、計算機視覺、自然語言處理還是機械人技術的研發，我們都有乙個共同的核心，而這個核心就是演算法設計， 而演算法設計歸根結底是乙個數學問題。

隨著當前大資料和雲計算的發展，人工智慧在資料和算力方面有了一定的保障，這也在一定程度上推動了人工智慧的發展，也使得深度學習的效果有了很大的提公升，但與資料和算力相比，演算法的研究是目前人工智慧領域研究的核心。 演算法上的突破往往困難重重，人工智慧領域的許多核心演算法已經使用了幾十年。

由於目前人工智慧領域的研發仍處於行業發展的早期階段，仍有大量的研究課題需要突破，因此目前人工智慧領域對人才的需求仍以研發人才為主，紮實的數學基礎是研發人才必須具備的條件之一。 雖然有少數高校在本科階段開設了人工智慧專業，但人工智慧人才的培養仍以研究生教育為主，在未來很長一段時間內，如果想專攻人工智慧的研發，研究生院是乙個更現實的選擇。

在5G時代，物聯網將迎來行業全面發展的期待，而物聯網作為人工智慧產品的重要應用場景之一，未來將逐步拉近物聯網與人工智慧的結合，因此對於數學基礎薄弱的學習者來說， 從物聯網開始學習是乙個不錯的選擇。

我從事網際網絡行業多年，目前攻讀電腦科學專業的研究生，主要研究方向集中在大資料和人工智慧領域。

人工智慧對數學的要求不高，通常使用大學數學的基礎知識，如線性代數、概率論、統計學、圖論等。 人工智慧主要是通過模擬人類智慧型來實現智慧型的效果，主要是模擬人類意識和思維的資訊過程，而數學的基礎知識包含著處理智慧型問題的基本思想和方法，也是理解複雜演算法的必要要素，所以要了解人工智慧， 首先要掌握高等數學的必要基礎知識。人工智慧是電腦科學的乙個分支，對於一台機器學習來說，它需要乙個資訊處理中心，相當於人腦。

學習思考、資料處理、判斷是非、邏輯推理等智力行為都將在這裡進行。 處理中心也是儲存知識的地方，所學知識在需要時被儲存和使用。 該處理中心接收來自外界的訊號，並在資料處理後輸出資訊。

這本質上是乙個數學函式。 目前人工智慧有六大研究領域，包括自然語言處理、計算機視覺、機器學習、知識表示、自動推理和機械人技術，都離不開數學知識，所以如果你想在人工智慧的研發領域走得更遠，紮實的數學基礎是必不可少的。 不過，雖然人工智慧對數學知識會有要求，但不會太高，所以即使是一些不太擅長數學知識的朋友也可以學習人工智慧技術，因為在學習中，你可以慢慢彌補自己的數學知識，而在學習人工智慧的早期階段，你不會用到特別複雜的數學題， 主要是一些基礎知識，如線性代數和概率論。

如果你想學習人工智慧，你還需要看看你現在處於什麼階段，如果你還是乙個應屆畢業生，那麼數學知識剛剛學會，你自然可以應付人工智慧中使用的數學知識，你只需要學好程式設計。 如果你是已經畢業開始工作的朋友，而且是相關行業，你可能在程式設計方面已經很精通了，所以主要缺乏的多是數學知識，你只需要複習一次數學知識。

不要太高。 人工智慧對數學的要求不高，通常使用大學數學的基礎知識，如線性代數、概率論、統計學、圖論等。

你好，我想只要你對人工智慧感興趣，你就可以學習。 但是人工智慧需要數學計算，所以有乙個數學基礎遊戲搜尋可以學習得更快更好的，建議你簡單學習數學，神歷對人工智慧的學習也很有幫助。

一、引言。 如今，人工智慧已成為最熱門的話題之一。 越來越多的人開始想學習人工智慧; 那麼對於數學不是很擅長的學生來說，如何開始使用人工智慧呢？

本文分享如何從數學基礎較差開始學習人工智慧，希望能幫助即將或已經走上人工智慧之路的你，避免一些彎路。

2.如何學習人工智慧。

人工智慧非常廣泛，包含了很多方向; 在學習人工智慧之前，你應該了解人工智慧有哪些方向以及它能做什麼，然後選擇乙個適合你學習的方向，這樣會事半功倍。

下面簡單介紹一下人工智慧的發展方向。

1.人工智慧可以處理哪些資料型別。

數值資料。

數值資料是指你在做人工智慧專案時需要處理的資料，是數值的或容易轉換為數值型別的（如性別字段、城市字段、教育欄位等離散變數），我們通常稱之為數值資料; 常見的數值資料包括金融交易資料、醫療資料和貸款資料。

基於文字的資料。

資料等 ** 鍵入資料。

型別資料是指提取**中車牌的含義，如識別**中的車牌號。

** 識別動物，如貓和狗等。

基於音訊的資料。

音訊資料是指對音訊中內容的識別。

提示：如果您想了解人工智慧，建議您從數字資料開始，因為它相對容易處理。

2.人工智慧領域的技術方向是什麼？

人工智慧領域也分為許多技術方向，下面總結一下人工智慧領域常見的技術方向。

機器學習。 機器學習 （ML） 是一門涉及概率論的多學科學科。

統計學、近似理論、凸分析、演算法複雜度理論等學科。 它專門研究計算機如何模擬或實現人類學習行為，以獲取新知識或技能，並重組現有的知識結構以不斷提高自己的效能。

它是人工智慧的核心，是使計算機智慧型化的根本途徑，其應用涵蓋了人工智慧的所有領域。

神經網路。 神經網路也稱為人工神經網路。

它是一種機器學習，它是一種數學模型，它使用類似於大腦突觸連線的結構進行資訊處理。 在工程和學術界，它通常也被簡稱為“神經網路”或準神經網路。

人工神經網路（人工神經網路）的計算模型受到動物中樞神經系統的啟發。

尤其是大腦），並用於估計或可以依賴大量輸入和一。

我可以學習人工智慧專業，但不建議選擇襪子。 從本質上講，人工智慧專業是理工科學生的首選，作為文科生，或者說是數學不那麼擅長的學生，未來學習隱領人工智慧的研究方向會受到很大的限制，因為人工智慧的研究方向大多與數學有很強的關聯， 只有少數工作與數學的相關性略低。比如做資料視覺化、資料標註或者演算法訓練師，這些崗位並沒有那麼深入地強調數學原理，只關心演算法的過程或引數。

因此，數學不那麼擅長的人也可以在人工智慧領域工作，但他們未來的發展前景仍然會受到諸多限制。

隨著人工智慧領域對人才需求的不斷增加，傳統的研究生教育在人才培養規模上已經遠遠不能滿足市場需求，因此很多重點高校都率先在本科階段設定了人工智慧專業，所以如果你想學習人工智慧的方向， 那麼在本科期間選擇人工智慧是乙個理想的選擇。

人工智慧是一門典型的交叉學科，不僅知識量比較大，而且學習難度也比較高，所以選擇人工智慧專業要有較強的學習能力，同時數學和物理的基礎要比較紮實，尤其是數學的基礎， 這對後續的學習過程非常重要。

雖然在本科期間選擇人工智慧專業是理想的，但由於提供人工智慧專業的高校並不多，而且很多高校剛剛建立了人工智慧專業，所以選擇的空間會比較小。 其實，除了人工智慧專業，目前還可以考慮電腦科學與技術專業、軟體工程專業、物聯網工程專業和大資料專業，其中電腦科學與技術專業和大資料專業可以重點考慮。

電腦科學與技術專業的知識範圍很廣，很多這個專業的學生在讀研究生的時候都會選擇人工智慧。 此外，電腦科學與技術專業在本科期間還將設定一些與人工智慧相關的專業方向，這也將為後續學習奠定基礎。 如果你有未來去讀研究生的計畫，但還是想專注於人工智慧相關的方向，那麼你可以專注於電腦科學和技術，那裡有相對較大的選擇空間。

最後，雖然大資料專業成立時間較短，但大資料技術體系相對成熟，大資料行業案例也越來越豐富，因此選擇大資料專業也會有更好的學習體驗。