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当下,人工智能成为了新时代的必修课,其要紧性已没需赘述,但做为一个跨学科产物,它包括的内容浩如烟海,各样繁杂的模型和算法更加是让人望而生畏。针对大都数的新手来讲,怎样入手人工智能其实都是一头雾水,例如到底必须那些数学基本、是不是要有工程经验、针对深度学习框架应该关注什么等等。
那样,学习人工智能该从哪里起始呢?人工智能的学习路径又是怎么样的?
本文节选自王天一教授在极客时间 App 开设的“人工智能基本课”,已获授权。更加多关联文案,请下载极客时间 App,订阅专栏获取。
数学基本知识包含着处理智能问题的基本思想与办法,亦是理解繁杂算法的必须要素。今天的种种人工智能技术归根到底都创立在数学模型之上,要了解人工智能,首要要把握必须的数学基本知识,详细来讲包含:
线性代数:怎样将科研对象形式化?概率论:怎样描述统计规律?数理统计:怎样以小见大?最优化理论: 怎样找到最优解?信息论:怎样定量度量不确定性?形式规律:怎样实现抽象推理?线性代数:怎样将科研对象形式化?
事实上,线性代数不仅是人工智能