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人工智能学哪些课程

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人工智能学哪些课程

人工智能需要学习哪些数学知识?

谢邀,如果要说全,那就多了去了。但实际上如果认真学习大学数学,其实基础已经基本满足,我下面列一些基本的数学知识要求供参考。

线性代数

基本要求内容:

n阶行列式

n维向量组求解

向量矩阵求解

正定二次型问题

阶方阵的相似矩阵问题

线性规划问题

概率与统计

基本要求内容:

古典概率计算

条件概率计算

条件概率分布与随机变量的独立性

随机变量的函数的概率分布

随机变量的数字特征(均值、协方差、相关系数等)

假设检验

回归分析

微积分

基本要求内容:

各种简单函数(线性函数、三角函数、指数函数等)

求导(一阶导、二阶导)

链式法则

最优化方法

换元积分法

定积分(逼近定积分、广义积分)

实际上还是要多去理解和实践,去体会数学之美,也欢迎阅览我头条号里之前的算法文章,可以边实践边应用,千万不要被“高大上”的数学公式吓住~

如果你对学习人工智能和深度学习感兴趣,可以订阅我的头条号,我会在这里发布所有与算法、机器学习以及深度学习有关的有趣文章。

GitHub:https://github.com/GraySilver

里面有大量学习资源和读书笔记,欢迎大家Follow和Star。

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人工智能涉及哪些学科呢?

人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面

人工智能主要学什么?

人工智能、机器学习、高级操作系统、高级算法设计、计算复杂性、数学分析、高级计算机图形、高级计算机网络。

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