这篇文章给大家聊聊关于人工智能应用基础这本书要学吗，以及人工智能的基础支撑主要是对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

一、对人工智能很感兴趣，打算学习，请问需要什么数学基础

数学困扰大家主要有这几个方面：

1、机器学习需要的数学知识是不是很难，网上的公式都看不懂？

2、很多人都说工作后就是调参，调包，不太需要用到数学吧？

3、零基础究竟该怎么自学数学，学到哪个程度？

数学对于机器学习来说是必备基础，数学是内功，你要理解一个算法的内在逻辑，没有数学是不行的。以后跑算法的时候，你可能就是调参、调包，不会用到数学。但是你发现效果不好的时候，如果你数学不懂，就很难作优化，数学是你在机器学习路上的天花板。

但是，数学真的很难吗？说实话，对于一般人来说，是有点门槛的，但没有你想的那么难。这里假设你上过大学的数学课，你就具备了机器学习的数学入门门槛了，之后的数学啃一啃是可以下来的。如果说你没有上过大学的数学，emmm，挺难的，这说明你除了跟别人付出同样的努力之外，还要多付出一些大学数学的学习。

3、相比于数学，实际项目能力更重要。

这句话没错，可是大部分人在没接触到实际项目的时候，就已经被挡在门外了。很多从事机器学习的你问他数学，他可能也不是很懂，可是你能咋办。人家面试你的时候就要问你这些，问你对算法的理解，你不会那你就过不了面试啊。

4、学习是枯燥的，但是有办法缓解。

在学习算法的时候，我们会看到很多推导，学着学着就怕了，就失去兴趣了，这里有个方法可以有效缓解。我之前的系列中有本书叫做机器学习实战，跟着上面的代码敲一敲，很容易出成果，你会看到在现实中的实际应用，很有成就感。

这里说的取巧指的是，数学的学习是有迹可循的，因为入门阶段的数学实际上就需要那些，列出来，你自己啃一下就可以了。具体的学习方法不是等你把数学都学好了再去学算法知识。而是你在学习算法的时候，看到你数学缺哪块再去补哪块，这是最高效的。当然了，在这之前你可以通读一遍数学的基础，对学习有个大概是更好的。

标量、向量、矩阵和张量；矩阵向量的运算；单位矩阵和逆矩阵；行列式；方差，标准差，协方差矩阵；范数；特殊类型的矩阵和向量；特征分解以及其意义；奇异值分解及其意义

概率学派和贝叶斯学派；何为随机变量和何又为概率分布；条件概率，联合概率和全概率公式；边缘概率；独立性和条件独立性；期望、方差、协方差和相关系数；常用概率分布；贝叶斯及其应用；中心极限定理；极大似然估计；概率论中的独立同分布

计算复杂性与NP问题；上溢和下溢；导数，偏导数及两个特殊矩阵；方向导数和梯度；梯度下降法；牛顿法；仿射集,凸集和凸锥；超平面，半空间及凸集分离定理；不改变凸性的运算；凸函数及凸优化简述；无约束的优化，等式约束优化，不等式约束优化；线性规划中对偶理论；拉格朗日对偶理论

信息熵；条件熵；相对熵(KL散度)；互信息；几种常用的距离度量；图论；树论

上面数学基本上就是我们所要学的数学的全部了，看上去有点吓人是不？不要慌，没有那么难，一点点啃下去就可以了。

资料一：机器学习王牌课程CS229课后配套数学，专门配套机器学习的。

资料二：YoshuaBengio的《深度学习》书，网上公开的，前面有一部分是对数学的专门讲解，很基础很全面。

如果你上面三个材料看起来很吃力，或者说你的数学没有达到大学的水平。那就是数学基本功的问题了。针对这种情况，我觉得只能把相关的大学数学书拿出来翻一翻，基本概念要弄懂，什么是矩阵、导数等等，偷不了懒。

同济大学数学教研室，高等数学，高等教育出版社，1996

王松桂、程维虎、高旅端，概率论与数理统计，科学出版社，2000

同济大学数学系编，工程数学线性代数（第五版），高等教育出版社2007

以上三本数学书，如果你对基础概念忘了的话，可以选择性看下相应的篇章。

二、人工智能专业选哪些课好

1、数据科学与大数据专业和人工智能专业的必修基础课程方面一般包含大数据(人工智能)概论、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程(高等数学、线性代数、概率论、数理统计)、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。

2、选修的课程方面数据可视化技术、商务智能方法与应用、机器学习、人工智能技术与应用等。实践应用课程方面海量数据预处理实战、海量数据挖掘与可视化实战等。

三、人工智能的基础支撑主要是

1、人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；

2、技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

四、自学人工智能需要学那些专业知识

人工智能入门需要掌握的知识有：自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学。虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。

五、人工智能技术应用专升本可以学什么专业

1、人工智能技术应用专升本可以学计算机专业。

2、因为人工智能技术是属于计算机专业的一个旁支，他的技术实现的原来都是基于计算机底层来实现的，比如涉及到了数据结构和算法，软件编程语言的通用知识等等，这写都是跟计算机密切相关的，所以可以报考计算机专业。

关于人工智能应用基础这本书要学吗的内容到此结束，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望对大家有所帮助。

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