京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01