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人工智能需要具備哪些數學基礎？
2019-01-03
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對于人工智能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能產品。人工智能的概念于1956年提出，經過幾十年的長足發(fā)展，現在的人工智能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能的行業(yè)，但想入行并不容易，學習人工智能的相關知識是非常有必要的。而具備一定的數學基礎，對于學習人工智能來說更是非常重要，因為數學的基礎知識蘊含著人工智能問題的基本思想和方法，也是理解復雜算法的必備要素，那么我們應該具備哪些數學基礎呢？


人工智能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(tǒng)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，它不僅僅是人工智能的基礎，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，并描述其靜態(tài)或動態(tài)特性，在人工智能領域，計算機處理生活中的事物采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于將具體事物抽象化，那么概率論所著重的點就是生活中無所不在的可能性。在人工智能領域，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于線性代數。


（3）形式邏輯；在人工智能概念最初提出的時候，這一理論的各位奠基者認為，理想的人工智能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，那么形式邏輯就是人工智能的基礎，因為對于人工智能來說，認知的本質是計算。


（4）數理統(tǒng)計；雖說數理統(tǒng)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(tǒng)計著重研究的對象是未知分布的隨機變量，你可以這樣理解，那就是數理統(tǒng)計是逆向的概率論。對于人工智能來說，能夠對未知分布的隨機變量進行研究分析，才是最重要的。


以上就是筆者為大家介紹的入行人工智能所需要我們具備的數學基礎，其實并不完全，因為人工智能行業(yè)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，如果大家對于人工智能感興趣，可以深入地探討一下。

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