1樓：完美de沉澱
我遇到最好的是來 deep learning with python。它不會深入到自困難的數學，也沒bai有一個
超長列du表的先決條件，zhi而是描述了一dao個簡單的方法開始dl，解釋如何快速開始構建並學習實踐上的一切。它解釋了最先進的工具（keras，tensorflow），並帶你通過幾個實際專案，解釋如何在所有最好的dl應用程式中實現最先進的結果。
2樓：長沙新華電腦學院
可以到這裡看看，網際網路it學校
數學不好能學好人工智慧嗎？
3樓：江西新華電腦學院
數學不好要分情況，如果從初中開始數學就一直偏科嚴重，數學一直很差邏輯不好，確實很難學會人工智慧。但是如果你一直以來數學學科學習的馬馬虎虎，這是沒有問題的。
4樓：長沙新華電腦學院
當然可以，比如這裡就是初中起就可以入學
5樓：匿名使用者
程式設計是基本,人工智慧就是純數學
程式設計能力決定了你的下限,數學決定了你的上限.
對人工智慧很感興趣，打算學習，請問需要什麼數學基礎？
6樓：匿名使用者
好吧bai
。。之前兩個回答du
明顯是copy過來的。。zhi。但講的大概是對的。dao。。
目前回國內比較熱門的應該有機答器學習(ml)，資料探勘(dm)，自然語言處理(nlp)，這些方向國內還是比較強的，因為不依賴硬體，純理論和軟體。其他方向比如智慧機器人，生物智慧，這些比較依賴硬體實力，國內相對較弱，歐美日這些方面比較強。看以後是準備在國內還是國外發展而定(當然外國ml,dm,nlp也很強。。
只是國內相對來說比較好。。)
有一點是肯定的，絕大部分理工科，數學都是要求非常高的。。。當然我說的是研究，如果是做ai方向的程式設計師的話，要求不是很高。。。ai的所有方向都會用到線性代數，概率論。
至於樓上說的什麼離散數學，微積分，用是用的到 不過並不是非常難，因為他們只是基礎 某個函式你知道怎麼積分就行了，沒有太多難處。。切身感覺是，概率論非常非常重要，基本上人工智慧裡面的「智慧」就靠概率來實現。。。。（生物智慧不是很瞭解 不過也應該是差不多）
7樓：熱情的
需要必備的知識有:
1、線性代數：如何將研究物件形式化？
2、概率論：如何描
內述統計規律？
3、數理統容計：如何以小見大？
4、最優化理論： 如何找到最優解？
5、資訊理論：如何定量度量不確定性？
6、形式邏輯：如何實現抽象推理？
7、線性代數：如何將研究物件形式化？
人工智慧簡介:
1、人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。
2、它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧涉及的學科:
哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，電腦科學，資訊理論，控制論，不定性論，仿生學，社會結構學與科學發展觀。
8樓：cda資料分析師
人工bai智慧技術歸根到底都建立du在數學模zhi型之上，要了解人dao工智慧，首先要掌握內
必備的數容學基礎知識，具體來說包括：
線性代數：如何將研究物件形式化？
概率論：如何描述統計規律？
數理統計：如何以小見大？
最優化理論： 如何找到最優解？
資訊理論：如何定量度量不確定性？
形式邏輯：如何實現抽象推理？
9樓：朱軍號
1.命題
邏輯和謂詞邏輯 2.多值邏輯 3.概率論 4.
模糊理論 數理邏輯、離散數學、微積分回是絕對重要答的。 人工智慧有很多分支，從各分支的總和來看，幾乎所有的數學都是重要的。不過不論你將從事哪些分支的研究，有幾項始終是重要的：
數理邏輯、離散數學、微積分。對ai理論研究，需要很深的邏輯；象模態邏輯、時序邏輯等等非經典邏輯，還需要範疇學。對傳統符號式機器學習，需要數理邏輯和離散數學、概率統計。
對連線主義機器學習，需要概率統計、微積分。對強化學習和agent，需要邏輯和運籌學。 祝你在學習中取得進步。
學習人工智慧，需要什麼數學基礎？
10樓：熱情的
需要必備抄
的知識有襲:
1、線性代數：如何bai將研究物件形式化du？
2、概率論：zhi如何描述統計規律？
3、數理dao統計：如何以小見大？
4、最優化理論： 如何找到最優解？
5、資訊理論：如何定量度量不確定性？
6、形式邏輯：如何實現抽象推理？
7、線性代數：如何將研究物件形式化？
人工智慧簡介:
1、人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。
2、它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧涉及的學科:
哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，電腦科學，資訊理論，控制論，不定性論，仿生學，社會結構學與科學發展觀。
11樓：長沙新華電腦學院
這個問題比較大。一般來說，學好數學是基礎。邏輯推理和映像思維也十分重要。
可以到這邊看看
12樓：cda資料分析師
人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智慧，首先要掌握專必備的數學屬基礎知識，具體來說包括：
線性代數：如何將研究物件形式化？
概率論：如何描述統計規律？
數理統計：如何以小見大？
最優化理論： 如何找到最優解？
資訊理論：如何定量度量不確定性？
形式邏輯：如何實現抽象推理？
如何零基礎自學人工智慧？
13樓：江西新華電腦學院
無人機培訓哪家好？選擇一個靠譜的學校很重要。選擇好的無人機學校一定要實地考察，可以比較一下，看一個學校好不好。
要注意以下幾點： 1、選擇一個正規的學校。簡單的就是要看這個學校的執
14樓：長沙新華電腦學院
先把葉貝斯演算法，近鄰演算法，隨機森林，線性迴歸法，梯度下降，分類演算法，決策樹，多項式迴歸和模型泛化搞清楚再去做決定學或不學……根據自身水平去了解總比別人說的要好
可以到這邊看看，網際網路it學校
如何評價從0到，如何評價《從0到1》
複製，將是一場噩夢。而對於企業來說，也 很難獲得跨越性的發展。第二個觀點是壟斷與競爭。在我們學習到的經濟學中，我們都在提倡，都在說完全競爭 好，而彼得卻在頌揚壟斷的好處。在壟斷與競爭兩者中，一個企業倘若能夠在市場中取得壟 斷地位，那麼企業很容易攫取鉅額利潤，而在完全競爭中，卻很難得到超額利潤。彼得向...
如何學數學
基礎，萬變不離其宗，基礎打牢，加上一定的練習，相信數學沒什麼難得。切記，基礎，基礎，基礎！要想學好數學必須要有一個良好的數學基礎，對於數學不太理想的同學來說，要想在數學上慢慢追上來，必須要多做題，雖然說數學不是打題海站，但對於基礎還比較薄弱的同學來說，搞題海戰一定是有一定的效果。考試的時候一定要自己...
從0基礎學吉他，大概多久能SOLO一曲
獨奏曲？愛的羅曼史那種2個月 小星星那種幾天 各種流行歌的前奏間奏那種的話估計1兩個星期吧 單學solo肯定很快 不過跟老師肯定要先打點基礎的 等你基礎打一點了 大概2個月 一般簡單的solo一會就能下來。你指的是樂隊形式，間奏的時候，很拉風很酷的 彪 一段很多樂譜都有記錄的，按部就班，基本功過硬，...