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1.好吧。。之前两个回答明显是copy过来的。。。但讲的大概是对的。。。目前国内比较热门的应该有机器学习(ml),数据挖掘(dm),自然语言处理(nlp),这些方向国内还是比较强的,因为不依赖硬件,纯理论和软件。其他方向比如智能机器人,生物智能,这些比较依赖硬件实力,国内相对较弱,欧美日这些方面比较强。看以后是准备在国内还是国外发展而定(当然外国ml,dm,nlp也很强。。只是国内相对来说比较好。。)有一点是肯定的,绝大部分理工科,数学都是要求非常高的。。。当然我说的是研究,如果是做ai方向的程序员的话,要求不是很高。。。ai的所有方向都会用到线性代数,概率论。 至于楼上说的什么离散数学,微积分,用是用的到 不过并不是非常难,因为他们只是基础 某个函数你知道怎么积分就行了,没有太多难处。。切身感觉是,概率论非常非常重要,基本上人工智能里面的“智能”就靠概率来实现。。。。(生物智能不是很了解 不过也应该是差不多)


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2.当下,人工智能成了新时代的必修课,其重要性已无需赘述,但作为一个跨学科产物,它包含的内容浩如烟海,各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。对于大多数的新手来说,如何入手人工智能其实都是一头雾水,比如到底需要哪些数学基础、是否要有工程经验、对于深度学习框架应该关注什么等等。那么,学习人工智能该从哪里开始呢?人工智能的学习路径又是怎样的?本文节选自王天一教授在极客时间 App 开设的“人工智能基础课”,已获授权。更多相关文章,请下载极客时间 App,订阅专栏获取。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识,具体来说包括:线性代数:如何将研究对象形式化?概率论:如何描述统计规律?数理统计:如何以小见大?最优化理论: 如何找到最优解?信息论:如何定量度量不确定性?形式逻辑:如何实现抽象推理?想要有关于人工智能的相关资料的 可以私聊我获取哦


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