数学在人工智能中的作用

文章摘要：数学在人工智能中的作用

越来越多的人选择加入人工智能的学习行列，在学习人工智能的时候，我们首先需要学习和掌握一定的数学知识。那么人工智 […]

越来越多的人选择加入人工智能的学习行列，在学习人工智能的时候，我们首先需要学习和掌握一定的数学知识。那么人工智能涉及到数学的哪个知识呢?现在就来看看吧。

人工智能需要用到的数学知识

核心知识一：高等数学基础

这一部分需要掌握的数学知识点有函数、极限、无穷、导数、梯度。此外微积分也是学习的一大重点，包括微积分基本想法、解释、定积分等等，总之，如果你想理解神经网络的训练过程，离不开多元微分和优化方法。同时，泰勒公式与拉格朗日也是需要重点学习的内容之一。在探寻数据空间极值的过程中，如果没有微分理论和计算方法作为支撑，任何漂亮的模型都无法落地。因此，夯实多元微分的基本概念，掌握比较优化的实现方法，是通向最终解决方案的必经之路。

核心知识二：线性代数

这一部分的主要知识点包括了矩阵、矩阵变换/分解、特征值、随机变量、特征向量、线性核函数、多项式核函数、高斯核函数、熵、激活函数等等。只有学会了灵活地对数据进行各种变换，才能直观清晰地挖掘出数据的主要特征和不同维度的信息。

核心知识三：概率与统计

想通过一个数据样本集推测出这类对象的总体特征，统计学中的估计理论和大数定理的思想必须建立。因此概率与统计这部分要学的数学知识包括随机变量、正太/二项式/泊松/均匀/卡方/beta分布、核函数、回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、叶贝斯分析等等。我们可以通过概率与统计分析发现规律、推测未知，而这正是人工智能的核心技术机器学习的目标。学完了这部分的数学知识，你会发现机器学习中的思想方法和核心算法大多都构筑在统计思维方法之上。

因此，如果你有意向学习人工智能，必要的数学基础是少不了的。而想要掌握以上的数学知识，其实不需要死记每一个公式，只要从理解为出发点学习，零基础学员也可轻松学习高等数学、线性代数、概率论、统计学等核心数学知识。

学习人工智能都需要学什么

1、Python 基础语法

计算机组成：硬件、软件、计算机运行程序方式、Python 语言的特点、应用领域、Python IDE、程序注释：单行注释、多行注释;变量的作用、定义、命名规则、变量的数据类型、查看变量类型、输入和输入函数、算术运算符、赋值运算符、复合运算符、类型转换、分支结构 if...else 、循环结构、while、break、continue、for、for...else

2、python 容器

字符串的定义、遍历、下标、切片、常用方法(find、 index、count、replace、split、capitalize、title、startwith、endwith、lower、upper、ljust、rjust、 center等)、列表定义、语法格式、列表嵌套、列表的遍历、列表常用操作方法、列表推导式、元组定义、语法格式、常用操作方法、字典定义、语法格式、字典的遍历、常用操作方法、字符串、列表、容器、字典的公共操作 ：range 、enumerate、max、min、len 函数、del 函数; 运算符+、*、in、not in在容器中的使用

3、函数和文件操作

函数定义和调用语法、def 语句、return 语句、函数传参(位置参数、关键字参数)、缺省参数、不定长参数、函数文档编写、函数嵌套、全局变量和局部变量、Python 变量作用域 LEGB、global 语句，nonlocal 语句、组包和拆包、递归函数、 匿名函数 lambda表达式、文件操作、文件打开与关闭、文件读写操作、文件目录操作

4、面向对象

类和对象、类的定义格式、添加和获取对象属性、常见的魔术方法、继承、公有权限和私有权限、多态的概念和意义、多态的实现、类属性和实例属性、类方法和静态方法、异常的概念、捕捉异常、as使用、else使用、finally 使用、异常的传递、自定义异常、raise 抛出异常、 模块的概念和作用、制作模块、模块的导入方式、__all__的作用、__name__的作用、包的概念和作用、制作包、包的导入、案例：学生管理系统

人工智能学完可以干什么

因为人工智能应用面太广了。比如图像识别比较好是计算机专业，如果是机器人比较好是自动化专业，如果是算法研究比较好是数学专业，其他的还可以是脑神经、心理学、统计学相关等等。当前，中国的AI市场主要分为以下几个领域：基础服务如数据源和计算平台，硬件产品如工业机器人和服务机器人，智能服务如智能客服和商业智能，技术能力如图像识别和机器学习。所以如果大家真的想学习人工智能专业，千万不要头脑一热而下决定，必须要做足相关功课，搜索有效信息帮助做出准确判断。

以人工智能课程为例，课程覆盖了web全栈开发、爬虫开发、数据科学三个领域内容，完成全部课程的学习，可以胜任 python工程师、pythonweb开发工程师、python全栈工程师、python数据爬虫工程师、数据分析工程师、算法工程师、机器学习工程师等岗位。这里简单带大家认识一下一些比较常见的人工智能岗位，算法工程师，就是进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。人工智能运维工程师，就是大数据与AI产品相关运营、运维产品研发。程序开发工程师，就是完成算法实现和项目的落地。

随着近年来人工智能领域屡屡获得新的突破和发展，许多初学者都看到了这个行业的好前景，但是对于人工智能专业要学什么，有什么用，能干什么工作等等，还是模糊不清的。