想入行人工智能，對數(shù)學要求高嗎?

入門人工智能行業(yè)，需要一定的數(shù)學基礎，也需要一定的代碼能力。

為什么需要學習數(shù)學？

人工智能從業(yè)者數(shù)學基礎不扎實，只會用一些工具和框架，相當于某些武術家只會耍套路，外行人覺得很厲害，但實戰(zhàn)起來一定是鼻青臉腫。

如何在有限的計算資源下找出最優(yōu)解，在目標函數(shù)及其導數(shù)的各種情形下，應該如何選擇優(yōu)化方法；各種方法的時間空間復雜度、收斂性如何；還要知道怎樣構造目標函數(shù)，才便于用凸優(yōu)化或其他框架來求解，這些都需要一定的數(shù)學基礎。目前的人工智能領域主要有深度學習、自然語言處理、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計、數(shù)據(jù)挖掘等方面，這些領域全部與數(shù)據(jù)有關，而龐大的數(shù)據(jù)計算離不開數(shù)學的支持，尤其是人工智能賴以發(fā)展的大數(shù)據(jù)，更需要數(shù)學理論以及數(shù)學理論創(chuàng)新來實現(xiàn)。

與APP開發(fā)、Web開發(fā)、游戲開發(fā)相比，人工智能屬于數(shù)學知識密集的方向。在各種書籍、論文、算法中都充斥著大量的數(shù)學公式。人工智能所有的領域都融合了微積分、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計、最優(yōu)化理論、信息論、逼近論、離散數(shù)學等方面的數(shù)學知識。

數(shù)學對于人工智能來說是必備的基礎，你要理解一個算法的內在邏輯，沒有數(shù)學是不行的。如果沒有數(shù)學基礎，剛開始你可能能上手跑算法，調調參數(shù)等。但如果調參效果不好呢，如果你不懂數(shù)學，就很難再做優(yōu)化。數(shù)學決定了你在人工智能技術道路上能走多遠。

其實人工智能需要的數(shù)學并非特別高深，如專門數(shù)學專業(yè)那種的，大可不必。只要你學過大學理工科專業(yè)，很多人工智能所需的數(shù)學知識你應該都接觸過。只不過可能當時理解不透徹，或者長時間不看、不用、不復習，很多知識都變成只聽過卻不懂。互信息怎么算、牛頓法怎么迭代……你是否還記得。

• 作為人工智能工程師，應該具備哪些數(shù)學知識？

作為人工智能工程師，如果想在領域走得更遠，對于數(shù)學，不管是想系統(tǒng)學習，還是想查缺補漏，推薦大家這本《人工智能數(shù)學基礎》。

《人工智能數(shù)學基礎》系統(tǒng)梳理了人工智能所需的數(shù)學知識，以微積分、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計為基礎，對函數(shù)逼近、最優(yōu)化理論、信息論、圖論進行了深入介紹，同時給出了它們在人工智能算法中的實驗案例。它可以做你想學人工智能的數(shù)學入門書，也可以成為在你手邊、隨你翻閱，陪你攻堅克難的工具書。

《人工智能數(shù)學基礎》

• 基礎內容全面，能夠滿足不同層次人士對數(shù)學的需求。《人工智能數(shù)學基礎》按邏輯順序編排，但仍然可以各章節(jié)組合使用，最常見的組合方式：微積分+線性代數(shù)+概率論+數(shù)理統(tǒng)計+X（X可以為函數(shù)逼近、最優(yōu)化理論、信息論、圖論中的任意一個）。

• 理論與實踐的完美結合。對于數(shù)學定義和定理，給出了嚴格的邏輯說明和解釋。為了便于讀者理解這些定義和定理，給出了相關例題，很多例題直接用Python程序給出，增加了讀者對這些定義和定理的感性認識。另外，每章最后均有綜合實驗，這些實驗均是數(shù)學在各種人工智能場景的應用。

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總結

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