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一、人工智能数学研究方向

1、当前许多AI的研究基本上都围绕着数学在进行，比如有统计学、概率论等，这些都是在理论层面的。无论你在哪里看到关于人工智能的课程，都会跟你说要求你掌握了基本的数学知识，例如导数、线性代数、概率论、统计学等。

2、如果是数学专业的人，在AI上偏向于理论的研究，例如新算法的研究，利用更加好的知识来使算法更加快速更加精确。

二、东华理工大学人工智能专业就业方向

主要就业方向：科研院所(机器人研究所等)，软件与硬件开发者等。就国内而言，就业前景较好，国内产业升级、IT产业转型、工业机器人、智能机器人、可穿戴设备研发都是未来的热门话题。

三、人工智能技术应用学数学吗

作为计算机科学的一个分支，人工智能技术应用的本质还是处理的数据信息，所以数学的基础知识是必备的。主要掌握的数学知识包括如下内容：线性代数（向量）和概率论、高等数学（微积分、矩阵等）、离散数学（集合论等）、统计学（聚类分析、回归分析、分布等）、算法相关（人工神经网络、决策树、分层聚类等）。

四、人工智能数学教材推荐

1、01线性代数及其应用（原书第5版）

2、推荐语：本书是一本优秀的线代教材，给出线性代数基本介绍和一些有趣应用，目的是帮助读者掌握线性代数的基本概念及应用技巧，为后续课程的学习和工作实践奠定基础。

3、02概率论基础教程（原书第9版）。推荐语：本书是经过锤炼的优秀教材，已在世界范围内畅销三十多年。在美国的概率论教材中，本书占有50%以上的市场，被华盛顿大学、斯坦福大学、普度大学、密歇根大学、约翰霍普金斯大学、得克萨斯大学等众多名校采用。

4、国内很多高校也采用这本书作为教材或参考书，如北京大学、清华大学、华东师范大学、浙江大学、武汉大学、中央财经大学和上海财经大学等。书中通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其广泛应用，内容涉及组合分析、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等。

五、人工智能能解答数学物理难题吗

1、答案是肯定的。人工智能已经在数学和物理领域取得了许多突破，包括：

2、2021年，DeepMind利用机器学习帮助数学家解决了悬而未决了50年的Birch和Swinnerton-Dyer猜想。

3、2022年，哈佛大学的研究人员利用机器学习发现了一种新的物质状态，即“拓扑超导体”。

4、2023年，中国科学院的研究人员利用机器学习预测了一种新的癌症治疗方法。

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