向AI轉行——人工智慧工程師必學的數學基礎

數學使人工智慧成為一門規範的科學，是人工智慧發展必不可少的基礎，在人工智慧的各個發展階段都起著關鍵的作用。

雖然數學一向是被認為獨立性最強的純科學，但是在AI時代，數學已經鹹魚翻身。

現代電子計算機的運算已經不只是簡單的運算，而是有邏輯和推理能力，這就是人工智慧。而這種運算的基礎，仍然是數學。由此可見基礎數學教育的重要。數字化時代也正是在這個意義上命名的。

數學使人工智慧成為一門規範的科學，是人工智慧發展必不可少的基礎，在人工智慧的各個發展階段都起著關鍵的作用。

概率論與數理統計，矩陣分析，最優化理論，凸優化，數學分析，泛函分析等等，是人工智慧科學必學的數學基礎學科。

人工智慧要解決各種不確定問題，這需要數學為其提供不確定推理的基礎，概率理論則是實現不確定推理的數學基礎。概率論、隨機過程、數理統計構成了概率理論，為人工智慧處理各種不確定問題奠定了基礎。

支援向量機是人工智慧的主要分類方法之一，其數學基礎為核函式。可計算理論是人工智慧的重要理論基礎和工具，為了回答是否存在不可判定的問題，數理邏輯學家提出了關於演算法的定義（把一般數學推理形式化為邏輯演繹）。可以被計算，就是要找到一個解決問題的演算法。在不可計算性以外，如果解決一個問題需要的計算時間隨著例項規模呈指數級增長，則該問題被稱為不可操作的，對這個問題的研究產生了計算複雜性。可計算性和計算複雜性為人工智慧判斷問題求解可能性奠定了數學基礎。

人工智慧學科誕生的時候，在概率論的基礎上，出現了條件概率及貝葉斯定理，奠定了大多數人工智慧系統中不確定推理的現代方法基礎。

貝葉斯網路起源於條件概率，是一種描述變數間不確定因果關係的圖形網路模型，是目前人工智慧，典型用於各種推理的數學工具。傳遞演算法為貝葉斯網提供了一個有效演算法，為其進入實用領域奠定了數學基礎。後來，物件導向的思想引入貝葉斯網，用於解決大型複雜系統的建模問題。將時間量引入貝葉斯網則形成了動態貝葉斯網，動態貝葉斯網提供了隨時間變化的建模和推理工具。貝葉斯網路節點相容離散變數和連續數字變數則形成了混合貝葉斯網，混合貝葉斯網在海量資料的挖掘和推理上有較大優勢。貝葉斯在人工智慧領域的應用主要包括故障診斷，系統可靠性分析，航空交通管理，車輛型別分類等。

相信想要轉行人工智慧的小夥伴們，對所要學習的數學基礎課程已經有了一個大概的範圍概念。下面我們為大家推薦一門人工智慧學科數學基礎系列課程，課程從機器學習用到的概率與統計推斷、矩陣、凸優化三個方面來詳述相關需要用到數學知識，為您的人工智慧轉行之路打下基礎：

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《機器學習之數學基礎系列》

系列課程介紹：

本系列課程包括三門課：《機器學習之概率與統計推斷》，《機器學習之矩陣》，《機器學習之凸優化》。購買課程後新增小助手為好友（微信ID：superaihelper）加入課程討論群。機器學習是一門集概率論、線性代數、數值計算、最優化理論和電腦科學等多個領域的交叉學科。本系列課程以機器學習中的數學基礎為主要內容，擺脫傳統的講概念、記公式、解體的數學學習模式，避開冗長的數學證明，從現實任務出發，讓聽眾在短時間內完美補充概率與統計、線性代數和凸優化等數學基礎知識，從而快速上手機器學習。

課程特色：專屬答疑+課件資料提供+視訊無限時回放+VIP交流群

開課時間：隨到隨學，自由支配

《機器學習之概率與統計推斷》

課程介紹：

本課程講解機器學習演算法所需概率和統計推斷知識。概率部分包括概率公理及推論、條件概率、貝葉斯公式、隨機變數及其概率函式（CDF／pdf）、常用概率分佈及其均值、方差；統計推斷部分包括大數定律和中心極限定理、極大似然估計、貝葉斯估計，估計的評價、偏差-方差平衡。課程還會講解假設檢驗的基本概念。

課程特色：專屬答疑+課件資料提供+視訊無限時回放+VIP交流群

開課時間：隨到隨學，自由支配

《機器學習之矩陣》

課程介紹：

本課程囊括了機器學習理論中所需要的和線性代數相關的所有知識。主要有矩陣的定義、性質、運算、分解以及應用。另外，還會講解線性空間、範數、生成子空間相關知識。購買課程後新增小助手為好友（微信ID：superaihelper）加入課程討論群。

課程特色：專屬答疑+課件資料提供+視訊無限時回放+VIP交流群

開課時間：隨到隨學，自由支配

《機器學習之凸優化》

課程介紹：

本門課程是《機器學習之數學基礎系列》課程之一，主講內容包括：機器學習與優化方法簡介與關係、支援向量機與凸優化求解、深度學習與非凸優化。購買課程後新增小助手為好友（微信ID：superaihelper）加入課程討論群。

課程特色：專屬答疑+課件資料提供+視訊無限時回放+VIP交流群

開課時間：隨到隨學，自由支配

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