人工智能中常用的 12 項數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，你通曉幾門,？

線性代數(shù)：構(gòu)建數(shù)據(jù)的骨架,，讓AI能夠理解和操作高維空間。

概率論與統(tǒng)計：賦予AI預(yù)測未來和理解不確定性的能力,。

微積分：讓AI掌握變化的本質(zhì),，優(yōu)化和調(diào)整自身的行為。

優(yōu)化理論：指引AI在復(fù)雜的決策環(huán)境中尋找最佳路徑,。

離散數(shù)學(xué)：為AI提供邏輯結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計的基礎(chǔ),。

數(shù)值分析：幫助AI處理和近似復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題。

圖論：揭示數(shù)據(jù)之間復(fù)雜的關(guān)系和網(wǎng)絡(luò),。

信息論：量化AI接收和處理的信息,，優(yōu)化通信效率。

泛函分析：探索無限維空間,，深化對深度學(xué)習(xí)模型的理解,。

復(fù)雜度理論：讓AI認(rèn)識到解決問題的難易程度，指導(dǎo)合理的算法選擇,。

拓?fù)鋵W(xué)：讓AI理解數(shù)據(jù)的本質(zhì)形狀和結(jié)構(gòu),，挖掘深層次的模式和聯(lián)系。