⑴ 人工智慧需要具備哪些數學基礎

對於人工智慧很多人都是不陌生的，現在我們的生活中也有很多的人工智慧產品。人工智慧的概念於1956年提出，經過幾十年的長足發展，現在的人工智慧已經在慢慢地進行普及，而越來越多的人也開始加入到人工智慧的行業，但想入行並不容易，學習人工智慧的相關知識是非常有必要的。而具備一定的數學基礎，對於學習人工智慧來說更是非常重要，因為數學的基礎知識蘊含著人工智慧問題的基本思想和方法，也是理解復雜演算法的必備要素，那麼我們應該具備哪些數學基礎呢？
人工智慧需要具備的數學基礎有很多，主要包括線性代數、概率論、形式邏輯、數理統計等，本文就為大家一一介紹一下這些學科及其用處。
（1）線性代數；基本上所有的理科生和部分文科生在大學期間都會學習這么課程，它不僅僅是人工智慧的基礎，還是很多其它以現代數學為主要分析方法的眾多科學的基礎。線性代數的本質是將具體的事物抽象為數學對象，並描述其靜態或動態特性，在人工智慧領域，計算機處理生活中的事物採用的就是將具體抽象化的方法，因此線性代數非常重要。
（2）概率論；如果說線性代數著重於將具體事物抽象化，那麼概率論所著重的點就是生活中無所不在的可能性。在人工智慧領域，概率論通過對生活中的可能性進行建模分析處理，進而做出判斷或操作，由此可見，概率論的重要性絲毫不亞於線性代數。
（3）形式邏輯；在人工智慧概念最初提出的時候，這一理論的各位奠基者認為，理想的人工智慧應該是具有抽象意義的學習、推理和歸納的能力，這就需要一個認知的過程，如果我們將認知的過程定義為對符號的邏輯運算，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；雖說數理統計是以概率論為基礎的，但其和概率論有著本質上的不同，數理統計著重研究的對象是未知分布的隨機變數，你可以這樣理解，那就是數理統計是逆向的概率論。對於人工智慧來說，能夠對未知分布的隨機變數進行研究分析，才是最重要的。
以上就是筆者為大家介紹的入行人工智慧所需要我們具備的數學基礎，其實並不完全，因為人工智慧行業所涵蓋的內容實在太多，文章中只是為大家就一些典型內容進行介紹，如果大家對於人工智慧感興趣，可以深入地探討一下。

⑵ 學習人工智慧的數學基礎是甚麼

數理邏輯、離散數學、微積分是絕對重要的。 人工智慧有很多分支，從各回分支的總和來答看，幾乎所有的數學都是重要的。不過不論你將從事哪些分支的研究，有幾項始終是重要的：數理邏輯、離散數學、微積分。對AI理論研究，需要很深的邏輯；象模態邏輯、時序邏輯等等非經典邏輯，還需要范疇學。對傳統符號式機器學習，需要數理邏輯和離散數學、概率統計。對連接主義機器學習，需要概率統計、微積分。對強化學習和Agent，需要邏輯和運籌學。 祝你在學習中取得進步。

⑶ 對人工智慧很感興趣，打算學習，請問需要什麼數學基礎

好吧。。之前兩個回答明顯是Copy過來的。。。但講的大概是對的。。。

目前國內比較熱門的應該有機器學習(ML)，數據挖掘(DM)，自然語言處理(NLP)，這些方向國內還是比較強的，因為不依賴硬體，純理論和軟體。其他方向比如智能機器人，生物智能，這些比較依賴硬體實力，國內相對較弱，歐美日這些方面比較強。看以後是准備在國內還是國外發展而定(當然外國ML,DM,NLP也很強。。只是國內相對來說比較好。。)

有一點是肯定的，絕大部分理工科，數學都是要求非常高的。。。當然我說的是研究，如果是做AI方向的程序員的話，要求不是很高。。。AI的所有方向都會用到線性代數，概率論。 至於樓上說的什麼離散數學，微積分，用是用的到 不過並不是非常難，因為他們只是基礎 某個函數你知道怎麼積分就行了，沒有太多難處。。切身感覺是，概率論非常非常重要，基本上人工智慧裡面的「智能」就靠概率來實現。。。。（生物智能不是很了解 不過也應該是差不多）

⑷ 人工智慧需要的數學知識和物理知識

AI的基礎應該是數學，把現在已知的，甚至未知的數學理解、探索、融匯貫通達到回先有「能」，有計算與判斷的能力；答再有「智」，有理性、感性去分析判斷問題的智力。注意：人工智慧對物理知識的需求應該是較少的，他對語言學、哲學、心理學、社會學的需求都可能比物理學多。

⑸ 自學人工智慧需要學那些專業知識

一、人工智慧是一個綜合學科，如樓上所說。而其本身又分為多個方面如神經網路、機器識別、機器視覺、機器人等。一個人想自學所有人工智慧方面並不是很容易的一件事。對於你想知道人工智慧在編程方面需要多深的要求。怎麼說好呢無論C++還是匯編他都是一門語言主要會靈活運用。大多機器人模擬都用的混合編程模式，也就是運用多種編程軟體及語言組合使用。之所以這樣是為了彌補語言間的不足。prolog在邏輯演繹方面比突出。C++在硬體介面及windos銜接方面比較突出，MATLAB在數學模型計算方面比較突出。如果單學人工智慧演算法的話prolog足以，如果想開發機器模擬程序的話VC++ MATLAB應該多學習點。對於你想買什麼書學習。我只能對我看過的書給你介紹一下，你再自己酌量一下。

1.人工智慧演算法方面:《人工智慧及其應用》第三版、人工智慧與知識工程。這兩本感覺買一本就可以了。第一本感覺能簡單並且全面點。這類書其實很多可是。大多內容都是重復的所以買一到兩本即可。

2.機器視覺演算法方面:《機器視覺演算法與應用》這本書講的大多都是工業化生產中機器視覺應用。從內容來說並不是很簡單，建議不要當入門教材來學習。

3.機器人方面：新版《機器人技術手冊》日譯的書，可能這是我當初在當當網里找到唯一一本比較全面實用的機器人方面的書。這本書由基礎到應用以及一些機器人實際問題上講述得很全面。強烈建議買一本。

二、學習人工智慧AI需要下列最基礎的知識：

1.需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。

2.需要演算法的積累：人工神經網路，支持向量機，遺傳演算法等等演算法；當然還有各個領域需要的演算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；總之演算法很多需要時間的積累。

3.需要掌握至少一門編程語言，畢竟演算法的實現還是要編程的；如果深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。

人工智慧一般要到研究生才會去學，本科也就是蜻蜓點水看看而已，畢竟需要的基礎課過於龐大。

⑹ 人工智慧需要學習哪些數學知識

分布，KL距離等再往後面延伸還有資訊理論等內容它是更實用理論的基礎。
5.最優化
在簡單基礎的應用場景下，我們希望機器學習能很好的對於事物有個歸納總結的能力，所以訓練學習的過程有點像一個擬合過程，不用的應用場景對不同的目標進行優化所以肯定是基礎再上一層所要具備的數學素養
6.凸優化
更進一步的優化應用
7. 組合數學
這是計算機行業的基本功
8.具體數學
一本書叫這個名字，同樣應該作為通用計算機類數學基本功
9.時間序列分析
10.隨機過程

⑺ 關於機器學習的數學基礎問題

機器學習背後的數學基礎，假設有了高中數學基礎，正常再學習也要5年，所以如果一個人真的零基礎，補起來實在太久，成本大到不應該入這行。
至於教的時候是否使用形象比喻生活例子，其實不重要，因為數學就是脫離現實的，只有靠筆頭計算才能掌握起來。
如果只有編程基礎，但搞不了數學，也可以做點其他的事，比如開發系統，雖然人工智慧核心是演算法，但相關系統的基礎設施建設也是很缺的，可以考慮給它們做系統。

⑻ 學習人工智慧，需要什麼數學基礎

需要必備的知識有:

1、線性代數：如何將研究對象形式化？

2、概率論：如何描述統計規律？

3、數理統計：如何以小見大？

4、最優化理論： 如何找到最優解？

5、資訊理論：如何定量度量不確定性？

6、形式邏輯：如何實現抽象推理？

7、線性代數：如何將研究對象形式化？