人工智能在数学方面的应用?人工智能有哪些数学方法
本篇文章给大家谈谈人工智能在数学方面的应用,以及人工智能有哪些数学方法对应的知识点,文章可能有点长,但是希望大家可以阅读完,增长自己的知识,最重要的是希望对各位有所帮助,可以解决了您的问题,不要忘了收藏本站喔。
一、辽宁财贸学院人工智能专业怎么样
辽宁财贸学院人工智能专业是以数学、信息理论和计算机科学为基础的软、硬件相结合的多学科交叉融合新兴专业。我校着重培养适应数字经济发展需要,掌握计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等基本知识,具有良好的经济头脑和商业素养,具有运用人工智能的基本模型、原理与方法,设计经贸领域有关的开发、营销、推广、决算等技术解决方案并能从事相关应用研究的能力,能利用人工智能技术解决经贸、商务、财会等行业普遍存在的数据采集与处理、算法分析、智能控制、监测反馈等问题,从事各类产业部门人工智能领域的分析、设计、开发、应用、维护和管理工作,具有创新精神与动手能力的应用型工程技术人才。
二、人工智能有哪些数学方法
人工智能需要具备的数学基础有很多,如:
1、线性代数:本质是将具体的事物抽象为数学对象,并描述其静态或动态特性,在人工智能领域,计算机处理生活中的事物采用的就是将具体抽象化的方法。
2、概率论:概率论是对生活中无所不在的可行性的分析研究,在人工智能领域,概率论通过对生活中的可行性进行建模分析处理,进而做出判断或操作。
3、形式逻辑:理想的人工智能应该具有抽象意义的学习、推理和归纳的能力,这就需要一个认知的过程,如果我们将认知的过程定义为对符号的逻辑运算,那么形式逻辑就是人工智能的基础。
4、数理统计:数理统计着重研究的对象是未知分布的随机变量,是逆向的概率论,对于人工智能来说,能够对未知分布的随机变量进行研究分析,才是最重要的。
三、人工智能专业对数学是几类要求
1、人工智能对数学的要求不太大,通常使用到的就是大学的数学基础知识,就比如线性代数、概率论、统计学、图论等。
2、人工智能主要就是通过模拟人的智力来达到智能效果的,主要对人的意识、思维的信息过程的模拟,而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,所以要了解人工智能,首先要掌握必备的高等数学基础知识。
3、人工智能是计算机学科的一个分支,而机器要能学习,它需要一个信息处理中心,相当于人的大脑。学习思考,数据处理,对错判断,逻辑推理等智力行为都将在这里进行。这个处理中心也是存放知识的地方,对已经学到的知识进行存放,需要时就把知识拿出来用。这个处理中心会接受外界的信号输入,数据处理完毕后把信息输出。这本质上和一个数学的函数差不多。
4、人工智能当前有六个大的研究领域,包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、知识表示、自动推理和机器人学,这些研究方向都离不开数学知识,所以要想在人工智能的研发领域走得更远,扎实的数学基础是必不可少的。但是,人工智能虽然会对数学知识有要求,但是也不会太高的,所以即便是一些数学知识不太好的朋友,也是可以学习人工智能技术的,因为在学习中,可以慢慢的补足自己的数学知识,并且在学习人工智能的初期不会使用到特别复杂的数学问题,主要就是一些线性代数、概率论等基础知识就可以了。
5、而如果想要学习人工智能的话,还需要看现在自己处于什么阶段,如果还是刚毕业学生的话,那数学知识刚刚学完,自然可以应付人工智能所使用到的数学知识,只需要把编程学好就行。
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、与人工智能挂钩的数学研究方向
1、一个机器学习框架,能帮助数学家发现新的猜想和定理。该框架由深度思维(DeepMind)开发,已经帮助发现了纯数学领域的两个新猜想。这项研究展示了机器学习可以整合进目前的工作流中,支持数学研究。
2、这也是计算机科学家和数学家首次使用人工智能(AI)来帮助证明或提出纽结理论和表示论等复杂数学领域的新定理。
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