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畢業(yè)這么多年，你是否一提到大學(xué)高數(shù)還依舊很煩躁？

想投身AI圈，看到搞算法還需要掌握數(shù)學(xué)，你是否突然間就頭痛了呢？

人工智能技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學(xué)模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識，具體來說包括：

線性代數(shù)：如何將研究對象形式化？
概率論：如何描述統(tǒng)計規(guī)律？
數(shù)理統(tǒng)計：如何以小見大？
最優(yōu)化理論：如何找到最優(yōu)解？
信息論：如何定量度量不確定性？
形式邏輯：如何實現(xiàn)抽象推理？
……

有一點(diǎn)是肯定的，絕大部分理工科，如果從研究層面來講，數(shù)學(xué)都是要求非常高的。如果是做AI方向的程序員的話，要求就不是很高了。

對于AI方向的程序員而言，AI領(lǐng)域的所有方向都會用到線性代數(shù)和概率論，而離散數(shù)學(xué)，微積分等，用是會用到，但是以基礎(chǔ)應(yīng)用為主，并不要求非常難，某個函數(shù)你知道怎么積分就行。但是概率論非常非常重要，基本上人工智能里面的“智能”就靠概率來實現(xiàn)了哦。

那咱們來看看，大學(xué)學(xué)的數(shù)學(xué)你還記得啥，立馬開啟虐心模式吧！！！~