⑴ 人工智能需要具备哪些数学基础

对于人工智能很多人都是不陌生的，现在我们的生活中也有很多的人工智能产品。人工智能的概念于1956年提出，经过几十年的长足发展，现在的人工智能已经在慢慢地进行普及，而越来越多的人也开始加入到人工智能的行业，但想入行并不容易，学习人工智能的相关知识是非常有必要的。而具备一定的数学基础，对于学习人工智能来说更是非常重要，因为数学的基础知识蕴含着人工智能问题的基本思想和方法，也是理解复杂算法的必备要素，那么我们应该具备哪些数学基础呢？
人工智能需要具备的数学基础有很多，主要包括线性代数、概率论、形式逻辑、数理统计等，本文就为大家一一介绍一下这些学科及其用处。
（1）线性代数；基本上所有的理科生和部分文科生在大学期间都会学习这么课程，它不仅仅是人工智能的基础，还是很多其它以现代数学为主要分析方法的众多科学的基础。线性代数的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采用的就是将具体抽象化的方法，因此线性代数非常重要。
（2）概率论；如果说线性代数着重于将具体事物抽象化，那么概率论所着重的点就是生活中无所不在的可能性。在人工智能领域，概率论通过对生活中的可能性进行建模分析处理，进而做出判断或操作，由此可见，概率论的重要性丝毫不亚于线性代数。
（3）形式逻辑；在人工智能概念最初提出的时候，这一理论的各位奠基者认为，理想的人工智能应该是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，因为对于人工智能来说，认知的本质是计算。
（4）数理统计；虽说数理统计是以概率论为基础的，但其和概率论有着本质上的不同，数理统计着重研究的对象是未知分布的随机变量，你可以这样理解，那就是数理统计是逆向的概率论。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。
以上就是笔者为大家介绍的入行人工智能所需要我们具备的数学基础，其实并不完全，因为人工智能行业所涵盖的内容实在太多，文章中只是为大家就一些典型内容进行介绍，如果大家对于人工智能感兴趣，可以深入地探讨一下。

⑵ 学习人工智能的数学基础是甚么

数理逻辑、离散数学、微积分是绝对重要的。 人工智能有很多分支，从各回分支的总和来答看，几乎所有的数学都是重要的。不过不论你将从事哪些分支的研究，有几项始终是重要的：数理逻辑、离散数学、微积分。对AI理论研究，需要很深的逻辑；象模态逻辑、时序逻辑等等非经典逻辑，还需要范畴学。对传统符号式机器学习，需要数理逻辑和离散数学、概率统计。对连接主义机器学习，需要概率统计、微积分。对强化学习和Agent，需要逻辑和运筹学。 祝你在学习中取得进步。

⑶ 对人工智能很感兴趣，打算学习，请问需要什么数学基础

好吧。。之前两个回答明显是Copy过来的。。。但讲的大概是对的。。。

目前国内比较热门的应该有机器学习(ML)，数据挖掘(DM)，自然语言处理(NLP)，这些方向国内还是比较强的，因为不依赖硬件，纯理论和软件。其他方向比如智能机器人，生物智能，这些比较依赖硬件实力，国内相对较弱，欧美日这些方面比较强。看以后是准备在国内还是国外发展而定(当然外国ML,DM,NLP也很强。。只是国内相对来说比较好。。)

有一点是肯定的，绝大部分理工科，数学都是要求非常高的。。。当然我说的是研究，如果是做AI方向的程序员的话，要求不是很高。。。AI的所有方向都会用到线性代数，概率论。 至于楼上说的什么离散数学，微积分，用是用的到 不过并不是非常难，因为他们只是基础 某个函数你知道怎么积分就行了，没有太多难处。。切身感觉是，概率论非常非常重要，基本上人工智能里面的“智能”就靠概率来实现。。。。（生物智能不是很了解 不过也应该是差不多）

⑷ 人工智能需要的数学知识和物理知识

AI的基础应该是数学，把现在已知的，甚至未知的数学理解、探索、融汇贯通达到回先有“能”，有计算与判断的能力；答再有“智”，有理性、感性去分析判断问题的智力。注意：人工智能对物理知识的需求应该是较少的，他对语言学、哲学、心理学、社会学的需求都可能比物理学多。

⑸ 自学人工智能需要学那些专业知识

一、人工智能是一个综合学科，如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。

1.人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了。第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。

2.机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。

3.机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。

二、学习人工智能AI需要下列最基础的知识：

1.需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。

2.需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

3.需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。

⑹ 人工智能需要学习哪些数学知识

分布，KL距离等再往后面延伸还有信息论等内容它是更实用理论的基础。
5.最优化
在简单基础的应用场景下，我们希望机器学习能很好的对于事物有个归纳总结的能力，所以训练学习的过程有点像一个拟合过程，不用的应用场景对不同的目标进行优化所以肯定是基础再上一层所要具备的数学素养
6.凸优化
更进一步的优化应用
7. 组合数学
这是计算机行业的基本功
8.具体数学
一本书叫这个名字，同样应该作为通用计算机类数学基本功
9.时间序列分析
10.随机过程

⑺ 关于机器学习的数学基础问题

机器学习背后的数学基础，假设有了高中数学基础，正常再学习也要5年，所以如果一个人真的零基础，补起来实在太久，成本大到不应该入这行。
至于教的时候是否使用形象比喻生活例子，其实不重要，因为数学就是脱离现实的，只有靠笔头计算才能掌握起来。
如果只有编程基础，但搞不了数学，也可以做点其他的事，比如开发系统，虽然人工智能核心是算法，但相关系统的基础设施建设也是很缺的，可以考虑给它们做系统。

⑻ 学习人工智能，需要什么数学基础

需要必备的知识有:

1、线性代数：如何将研究对象形式化？

2、概率论：如何描述统计规律？

3、数理统计：如何以小见大？

4、最优化理论： 如何找到最优解？

5、信息论：如何定量度量不确定性？

6、形式逻辑：如何实现抽象推理？

7、线性代数：如何将研究对象形式化？