从数学角度谈人工智能

人工智能以前所未有的方式入侵了我们的生活。

人工智能工具和机器人在迅速发展的科技领域已经处于完全突破的边缘。

人工智能不是魔法;这只是数学。

思考机器背后的想法和模仿人类行为的可能性是在数学概念的帮助下完成的。

人工智能和数学是犹如同棵树的两个分支。

如果你想在你的人工智能职业中茁社成长，那么你需要学习数学;人工智能是如何与数学联系在一起的?人工智能问题一般分为两大类:搜索问题和表示问题。

遵循它们的是相互关联的模型和工具，如规则、框架、逻辑和网络。

它们都是非常数学化的主题。

人工智能的主要目的是为人类的理解创造个可接受的模型。

这些模型可以用数学各个分支的思想和策略来构建。

考虑自动驾驶汽车;他们的目标是识别视频图像中的物体和人。

在这些车的背后有数学形式的最小化程序和反向传播。

数学帮助解决具有挑战性的深层抽象问题。

人工智能使用的是哪种数学?在所有这些重大进步的背后.是数学。

线性代数。

微积分、博弈论、概奉、统计、高吸逻辑回归和梯度下降等概念都是数据科学的主要基础。

数学有助于理解逻辑推理和关注细节。

它是关于结构、开发原则的.即使您在组件中做了任何更改，这些原则仍然是正确的。

构成人工智能蓬勃发展的数学的三个主要分支是线性代数、微积分和概率。

线性代数
线性代数是应用数学领域，这是人工智能专家离不开的。

如果你不精通这个领域，你永远不会成为个好的A专家。

正如斯凯勒斯皮克曼所说:“线性代数是21世纪的数学。

线性代数有助于产生新的想法，这就是为什么它是人工智能科学家和研究人员必须学习的东西。

他们可以用标量、向量、张量、矩阵、集合和序列、拓扑、博弈论、图论、函数、线性变换、特征值和特征向量的概念来建立模型。

向量
在线性规划中，向量用于处理不等式和方程组。

人工智能科学家使用不同的向量技术来解决回归、语音识别和机器翻译等问题。

这些概念也被用来存储人工智能模型的内部表示，如线性分类器和深度学习网络。

矩阵理论
在科幻电影中，你通常会看到.通过执行些类似于神经系统的计算结构，产生了一个神经网络.它生成神经元之间的连接.以匹配人类大脑的推理方式。

将矩阵的概念引入到神轻网络的研究中。