导读：很多朋友问到关于人工智能的数学是什么的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能的数学基础大概要学什么？
.top域名给你解答，从事人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。
需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。
需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
AI人工智能涉及到的数学基础整理
在职场中经常会听到这么一种论调：“这个领域的东西我不需要了解太深入，我只需要了解个全局，了解个大概就行了，其他具体的执行，可以由其他人来做”。对这种论调，我一部分赞同，一部分反对。赞同的点在于一辈子有限，能够深入踩坑的也就那么几个领域，但另一方面，我对这种论调又是反对的，因为一个领域的知识，我如果不深入研究下去，那对这些领域就只能是一些肤浅的，人云亦云的概念，最多跟人面前吹吹牛，无法达到用这个领域的知识解决问题的程度。
而我学习AI的目标当然是为了解决问题，创造一些能够解决问题的产品，而不是为了跟其他人吹牛装逼，所以，用开源的机器学习和神经网络模型去创造一个产品是没有问题的，但要想真正把这个产品雕琢好，达到真正解决问题的程度，就需要深入理解这些模型的原理，而要理解原理，搞懂Bert，ALBert，transfomer这些黑盒子里面到底是个什么东西，只能先从数学开始学起。
当然从数学开始学起并不是所要把数学这个领域的知识全部踩一遍，而是有选择的将AI涉及到的数学知识过一遍，而AI涉及到的数学基础，主要包括五个领域：高等数学/微积分，线性代数与矩阵论，概率论与信息论，图论/概率论，最优化方法。
总共68个概念，我目前以每天一个基础概念的进度慢慢升级，感觉学起来真的也不是很难，而且学了最后我才发现，我学生时代为什么学不好数学，其实是因为方法掌握的不好，学校的老师只会教你这个问题，要用这种解题思路，但很少教你为什么要用这种解题思路，这种解题思路是为了解决什么样的具体问题而创造的，这种解题思路几百年前被发明出来的历史背景是什么，如果能通过了解历史背景来看待眼前的这些数学工具，你对这些数学工具的理解将会非常不一样，所以我现在学习一个数学工具的时候，往往都是从这个数学概念的历史背景开始学起的，通过这个方法，我发现对数学概念的理解可以更加透彻。
从历史背景的角度去学习数学的过程中我还发现了一点，那就是：一个数学工具在刚被发明出来的时候，其实是很直观，很好理解的，但是有的地方验证不严谨，就导致失去了数学赖以生存的严密性，所以后来的数学家就会让这个数学工具渐趋严密性，而这个过程就会让这个数学工具失去了直观性，这种直观性的失去，也正是我们现在学习数学工具痛苦的原因，所以一定要从历史背景出发，从这个数学工具刚开始诞生出发，然后从直观上去理解它，然后一步一步去学习这个数学工具是如何发展到今天这种形式的，这样，你才能更容易学会它。这里推荐一篇文章，讲的是微积分的发展： 。大家有兴趣可以去看看微积分的历史发展，就可以更容易理解我的意思了。
数学，并不是为了让简单的问题变复杂，而是让复杂的问题变简单。
人工智能专业对数学的要求
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。
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。
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。
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。
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。
如果是已经毕业开始工作的朋友，并且是相关行业的话，可能编程的能力已经在工作中锻炼的非常熟练了，所以主要欠缺的多是数学知识，只需重温一遍数学知识即可。
关于更多的人工智能专业知识，想要了解可以私信询问。
人工智能需要具备哪些数学基础？
对于人工智能很多人都是不陌生的，现在我们的生活中也有很多的人工智能产品。人工智能的概念于1956年提出，经过几十年的长足发展，现在的人工智能已经在慢慢地进行普及，而越来越多的人也开始加入到人工智能的行业，但想入行并不容易，学习人工智能的相关知识是非常有必要的。而具备一定的数学基础，对于学习人工智能来说更是非常重要，因为数学的基础知识蕴含着人工智能问题的基本思想和方法，也是理解复杂算法的必备要素，那么我们应该具备哪些数学基础呢？
人工智能需要具备的数学基础有很多，主要包括线性代数、概率论、形式逻辑、数理统计等，本文就为大家一一介绍一下这些学科及其用处。
（1）线性代数；基本上所有的理科生和部分文科生在大学期间都会学习这么课程，它不仅仅是人工智能的基础，还是很多其它以现代数学为主要分析方法的众多科学的基础。线性代数的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，因此线性代数非常重要。
（2）概率论；如果说线性代数着重于将具体事物抽象化，那么概率论所着重的点就是生活中无所不在的可能性。在人工智能领域，概率论通过对生活中的可能性进行建模分析处理，进而做出判断或操作，由此可见，概率论的重要性丝毫不亚于线性代数。
（3）形式逻辑；在人工智能概念最初提出的时候，这一理论的各位奠基者认为，理想的人工智能应该是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，因为对于人工智能来说，认知的本质是计算。
（4）数理统计；虽说数理统计是以概率论为基础的，但其和概率论有着本质上的不同，数理统计着重研究的对象是未知分布的随机变量，你可以这样理解，那就是数理统计是逆向的概率论。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。
以上就是笔者为大家介绍的入行人工智能所需要我们具备的数学基础，其实并不完全，因为人工智能行业所涵盖的内容实在太多，文章中只是为大家就一些典型内容进行介绍，如果大家对于人工智能感兴趣，可以深入地探讨一下。
学习人工智能主要学什么内容？
1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论;
2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库;
3.编程语言基础：C/C++、Python、Java;
4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容;
5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等。
我们知道，目前国家也相继出台了一些扶持人工智能发展的政策，人工智能正处于发展的红利期，所以越早学习就越有就业优势。人工智能火起来就是这一两年的事儿，因此不管是上市企业，还是一些中小型企业，对于人工智能人才的需求量都非常大。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。目前来看，现在学习人工智能是一个很好的时机！
人工智能专业需要高数知识吗？
人工智能这个专业对于高数知识是极度倚重的，而且这个专业是必学离散数学和组合数学。所谓的智能很多时候就是指数理逻辑和概率的计算。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能的数学是什么的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。