人工智能需要哪些数学,人工智能需要数学好吗

如果本科专业选择数学，如果想从事人工智能，一般需要读研，因为人工智能不仅仅是算法，还有很多计算机知识和网络知识要学。人工智能领域应该用什么数学？既然说的是数学，我觉得首先要看切入点。如果是计算视觉，毕竟视觉是个大坑。1.线性代数。

原材料的升级，产品配方的调整，产品包装的升级，产品规格的调整，产品功能的丰富，新产品的开发，新技术的应用，都是基于产品层面的创新。再谈软创新。软创新是以客户产品竞争为中心的营销策划创新。理解产品创新，首先要站在用户的角度。只有用户喜欢，产品体验感好，产品创新才有意义。

人工智能需要学习哪些数学知识？

需要的数学还是很多的，看你想学到什么程度了。如果你是新手，啥也不懂。那么我觉得可以先看看华东师范大学出版社与商务印书馆出的高中教材人工智能基础高中版。这本书是人工智能的独角兽公司商汤科技与华东师范大学一起编的，里面有很多数学。不过这些数学不是很难理解。比如这里面写到了矩阵的卷积。如果你没有学过矩阵也没有关系，照葫芦画瓢吧。

在这个书里，讲到人工智能图像识别的时候，也用到了RGB矩阵。总得来说，每一张照片都可以看成一个三阶张量。一堆照片就是很多三阶张量，它们组成了一个图像空间。因此图像空间里的每一点都对应一张照片。如果你能理解这些数学语言，那么你就很容易看懂人工智能的东西——这个对数学系出身的人来说，没有什么难度。但对没有数学系思维锻炼的人来说，则需要适应一段时间。

人工智能需要哪些高级的数学知识？

人工智能领域需要用到哪些数学既然说的是数学，我觉得首先看切入点，如果是计算视觉，毕竟视觉是个很大的坑1. 线性代数各种与线性代数相关的数学知识是肯定要掌握的。像当下大家习惯用张量来表示数据。2.复变函数或者说信号与系统，图像中的滤波，相关数据的预处理，参考数字图像处理。3.微积分这些是真的基础了，对其中的概念要熟稔于心，你会在无形之中用到，像机器学习很常用的loss的计算，你要在梯度下降的时候熟练的掌握各种目标函数的导数偏导数和积分4.概率论与数理统计这些都是非常基础的东西，像概率分布，KL距离等再往后面延伸还有信息论等内容它是更实用理论的基础。

5.最优化在简单基础的应用场景下，我们希望机器学习能很好的对于事物有个归纳总结的能力，所以训练学习的过程有点像一个拟合过程，不用的应用场景对不同的目标进行优化所以肯定是基础再上一层所要具备的数学素养6.凸优化更进一步的优化应用7. 组合数学这是计算机行业的基本功8.具体数学一本书叫这个名字，同样应该作为通用计算机类数学基本功9.时间序列分析10.随机过程。

人工智能需要数学好吗？要是数学成绩很渣，该怎么办？

需要，但不一定要非常好！从传统意义来说,人工智能对从业人员的素质要求很高，数学水平和编程水平是两个必须逾越的坎，目前市面上很多工作都是硕士起步。如果你真心想要在这行有大发展，良好的基础是必须的。但是，由于目前很多傻瓜化的工具出现，在大部分的业务场景下只需要一些很简单的代码就可以搞定。最常见的就是python上的各种工具包，比如SKLEARN，还有就是最近很火的TENSORFLOW。

如果你确实在理论基础方面实在有困难，多熟练掌握一些实用工具也能在市面上也能找到不错的工作。下面开始正题了1.如果题主不是以数据分析为主要的职业，只是增强自己数据分析的能力，辅助工作。那么对于数学基础的要求没有那么高，理解能够应用就好，所以不必要一开始从数学撸起。2.准备转行人工智能方向数据挖掘等数据基础无疑是很重要的，我认为前提条件是对数学有没有兴趣，以及有没有一颗好奇心，这决定了你能不能坚持学好数学。

产品创新可以从软硬两个维度进行。首先说硬创新。硬创新是来自产品本身的创新。原材料的升级，产品配方的调整，产品包装的升级，产品规格的调整，产品功能的丰富，新产品的开发，新技术的应用，都是基于产品层面的创新。硬消费者可以通过视觉、听觉和触觉直接感知创新。这种创新更直接针对消费者的消费体验。一般企业都是围绕这个维度创新的。

我觉得自己水平不足，就简单说说我的学习方法吧。首先可以找数学基础的书籍，比如统计学。我看通俗易懂、图文并茂的书，可以增强我对数学的兴趣。更重要的是，我需要开始思考数学，意识到它的意义。有了概率论和统计的基础知识，这里就是理解基本概念，不与复杂的公式较劲。然后学了spss软件，里面涵盖了很多数据分析方法，学起来也不算太难。