自學人工智慧之攻克數學篇,AI入門其實並不難

畢業這麼多年,你是否一提到大學高數還依舊很煩躁?

想投身AI圈,看到搞演算法還需要掌握數學,你是否突然間就頭痛了呢?

自學人工智慧之攻克數學篇,AI入門其實並不難

人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上,要了解人工智慧,首先要掌握必備的數學基礎知識,具體來說包括:

  1. 線性代數:如何將研究物件形式化?

  2. 機率論:如何描述統計規律?

  3. 數理統計:如何以小見大?

  4. 最最佳化理論: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?

    ……

有一點是肯定的,絕大部分理工科,如果從研究層面來講,數學都是要求非常高的。如果是做AI方向的程式設計師的話,要求就不是很高了。

對於AI方向的程式設計師而言,AI領域的所有方向都會用到線性代數和機率論,而離散數學,微積分等,用是會用到,但是以基礎應用為主,並不要求非常難,某個函式你知道怎麼積分就行。但是機率論非常非常重要,基本上人工智慧裡面的“智慧”就靠機率來實現了哦。

那咱們來看看,大學學的數學你還記得啥,立馬開啟虐心模式吧!!!~

01 虐心一:線性代數

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看看你答對了多少:

  1. D 2. C 3. B 4. B

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心痛沒?心痛沒?必須說第三遍,痛心沒?

這才第一彈,還有第二彈哦,來來來,繼續虐起來!!!

02 虐心二:機率論

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先來看看答案吧

1. C 2. C 3. D 4. D

是不是很鬱悶?都開始懷疑自己了?那幾年上大學究竟在幹嘛?是讀了個假大學嗎?

自學人工智慧之攻克數學篇,AI入門其實並不難

往事開始一幕幕的映入眼簾:

當年數學掛科,補考或者大四清考,眼巴巴請求老師救救你……

當年通宵備考背題,好不容易數學考及格,考完就早拜拜了……

當年數學還可以,甚至是高分者,但是現在都要感概已還給老師了……

AI我想你,但是我又擔心,我沒能力愛你!!!

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【來源:EETOP】

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