数学专业考人工智能研究生难吗?

admin 2017-08-03 人工智能 273 次浏览

一、数学专业考人工智能研究生难吗?

不难,人工智能专业需要数学基础,数学专业有优势。对于数学相关专业的同学来说,如果要考研计算机相关专业并主攻人工智能方向,总体上来说是不错的选择,而且人工智能方向对于数学知识的要求也相对比较高,这也可以看成是数学专业考生的一个优势,实际上在很多导师的眼里,数学专业读研计算机专业并不算跨考,尤其是信计专业

二、人工智能专业对物理数学有没有特别要求?

人工智能专业对学科有没有特别要求,首要看大学的招生简章,其次,要看专业所学内容。

有的招生简章对这类专业有特殊要求,即物理数学的要求。有的招生简章没有明说,但也要注意,数学物理较差,最好不要选这类专业。

三、人工智能需要的数学知识和物理知识?

核心知识一:高等数学基础

这一部分需要掌握的数学知识点有函数、极限、无穷、导数、梯度。此外微积分也是学习的一大重点,包括微积分基本想法、解释、定积分等等,总之,如果你想理解神经网络的训练过程,离不开多元微分和优化方法。同时,泰勒公式与拉格朗日也是需要重点学习的内容之一。在探寻数据空间极值的过程中,如果没有微分理论和计算方法作为支撑,任何漂亮的模型都无法落地。因此,夯实多元微分的基本概念,掌握最优化的实现方法,是通向最终解决方案的必经之路。

核心知识二:线性代数

这一部分的主要知识点包括了矩阵、矩阵变换/分解、特征值、随机变量、特征向量、线性核函数、多项式核函数、高斯核函数、熵、激活函数等等。只有学会了灵活地对数据进行各种变换,才能直观清晰地挖掘出数据的主要特征和不同维度的信息。

核心知识三:概率与统计

想通过一个数据样本集推测出这类对象的总体特征,统计学中的估计理论和大数定理的思想必须建立。因此概率与统计这部分要学的数学知识包括随机变量、正太/二项式/泊松/均匀/卡方/beta分布、核函数、回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、叶贝斯分析等等。我们可以通过概率与统计分析发现规律、推测未知,而这正是人工智能的核心技术机器学习的目标。学完了这部分的数学知识,你会发现机器学习中的思想方法和核心算法大多都构筑在统计思维方法之上。

因此,如果你有意向学习人工智能,必要的数学基础是少不了的。而想要掌握以上的数学知识,其实不需要死记每一个公式,只要从理解为出发点学习,零基础学员也可轻松学习高等数学、线性代数、概率论、统计学等核心数学知识。

四、人工智能需要的数学知识和物理知识?

AI的基础应该是数学,把现在已知的,甚至未知的数学理解、探索、融汇贯通达到先有“能”,有计算与判断的能力;再有“智”,有理性、感性去分析判断问题的智力。注意:人工智能对物理知识的需求应该是较少的,他对语言学、哲学、心理学、社会学的需求都可能比物理学多。

五、松鼠ai数学怎么学?

松鼠AI数学是一个人工智能教育平台,旨在帮助学生提高数学学习效果。如果您想学习松鼠AI数学,可以按照以下步骤进行:

1. 注册松鼠AI数学账号。您可以在松鼠AI数学官网上进行注册,并下载相应的学习APP。

2. 选择适合自己的课程。松鼠AI数学为学生提供了丰富的数学课程,您可以根据自己的学习需求和能力选择相应的课程。

3. 学习数学知识。通过观看视频课程、做题等方式学习数学知识,并通过在线互动学习、作业批改等方式加深理解。

4. 参加测验和竞赛。松鼠AI数学为学生提供了各种测验和竞赛,可以帮助学生检验自己的数学水平。

需要注意的是,松鼠AI数学是一个付费的教育平台,如果您想深入学习,可能需要购买相应的课程或服务。

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