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为什么学习人工智能这么看重数学基础呢?

为什么学习人工智能这么看重数学基础呢?

这个首先得从目前人工智能的本质说起,目前以神经网络为基础的深度学习体系,其实可以看做是一个线性代数矩阵模型,从微观上来说是微分方程。

人工智能的重点在于智能,而智能的最终体现应该是随机性,比如你永远不知道一个独立的智慧生命在下一秒会做什么事情。

数学是有解可计算的,智能是无解无法预测的,但智能的很多行为又是可以数学进行计算的,所以智能与数学之间应该是具有强关系但并非唯一相关。

这也是为什么国内外大多数研究所招实习生首先看重的就是数学能力。

学人工智能要求怎样的数学基础

“线性代数”、“概率论”、“优化论”这三门数学课程,前两门是建模,后一门是求解,是学习人工智能的基础。(你们要的我都有)

1.线性代数

线性代数是学习人工智能过程中必须掌握的知识。线性代数中我们最熟悉的就是联立方程式了,而线性代数的起源就是为了求解联立方程式。只是随着研究的深入,人们发现它还有更广阔的用途。

2.概率论

“概率统计”是统计学习中重要的基础课程,因为机器学习很多时候就是在处理事务的不确定性。

3.优化

模型建立起来后,如何求解这个模型属于优化的范畴。优化,就是在无法获得问题的解析解的时候,退而求其次找到一个最优解。当然,需要提前定义好什么是最优,就好像篮球比赛之前得先定义好比赛规则一样。

通常的做法是想办法构造一个损失函数,然后找到损失函数的最小值进行求解。

梯度下降算法是最经典的求解算法,除此之外还有逻辑回归算法和凸优化等。

最后

资料都是粉丝福利,无偿领取的哈,然后周一开始抽实体书,需要参加的在评论区扣【1】,还有需要什么实体书可以私信我,选需求度最大的抽。