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人工智能需要的数学知识和物理知识
需要。人工智能需要的数学知识和物理知识包括：线性代数、微积分、概率论、最优化理论、信息论和形式逻辑等。
其中，线性代数是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。
从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。
而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了一种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。
人工智能专业一定要数学好吗
人工智能就是设计算法，实现算法。设计算法就得有数学，但数学是形式，核心还是思想。如果没有形式，思想无所依托。如果有形式，而思想意义不大，算法也无啥作用。人工智能需要数学，不是很高，就达到大学工科数学比较优秀的水平吧。
数学好在一定意义上对于学习人工智能是有好处的，关键还是要看自身想要达到什么样的阶段；行动驱使成功，有决心学习；即便现在数学不好，也可以慢慢攻克，事在人为。
人工智能哪个方向需要数学
当前许多AI的研究基本上都围绕着数学在进行，比如有统计学、概率论等，这些都是在理论层面的。无论你在哪里看到关于人工智能的课程，都会跟你说要求你掌握了基本的数学知识，例如导数、线性代数、概率论、统计学等。
如果是数学专业的人，在AI上偏向于理论的研究，例如新算法的研究，利用更加好的知识来使算法更加快速更加精确。
学习人工智能，需要什么数学基础
需要必备的知识有:
1、线性代数：如何将研究对象形式化？
2、概率论：如何描述统计规律？
3、数理统计：如何以小见大？
4、最优化理论：如何找到最优解？
5、信息论：如何定量度量不确定性？
6、形式逻辑：如何实现抽象推理？
7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介:1、人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。人工智能涉及的学科:哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。
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