独家放送!复旦博士精讲:入门AI你必备的数学基础

原创
2019/01/11 07:57
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人工智能入门需要数学基础吗?入门人工智能又需要哪些数学基础?这是每一个想要入门或者是转行的人工智能学习者所面临的共同话题。

人工智能实际上是一个将数学、算法理论和工程实践紧密结合的领域。扒开来看,人工智能其实就是算法,也就是数学、概率论、统计学以及各种数学理论的优化。


新的时代,你想要跨入AI之门,只要稍微花点时间研究一下AI的门道,就能知道,数学基础是第一个、也是最大的门槛。如果你看到有人说不懂数学也能搞 AI,一定要警惕,因为这可能是一种误导。


下图是一个比较公认的人工智能学习路径线路图。


可见,数学知识才是学习的的起点,试想我们在大学里学的高等数上下册、线性代数、概率与数理统计,每一门课程都要学习1个学期,而你没有任何数学基础作为打底,一上来就学习最后的算法自然很容易蒙圈。


而那些没有数学基础就看周志华老师的《机器学习》西瓜书能学懂的,那都是顶级高手。正确的路径应该是从基础学起,再结合高级算法彼此促进,加以理解。


也许有人会告诉你,以后真正工作的时候,你可能就是调参、调包,根本不会用到数学,这时候你就更应当警惕。因为一旦你发现效果不好的时候,如果你不懂数学,就很难作优化,所以说数学也是你AI进阶路上的天花板


以下是你在学习过程中必然会用到的数学基础课。

  • 高等数学是基础中的基础,研究生以上级别的一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算作为基础。

  • 线性代数也很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型,加上很可能要处理多维数据,你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题,为分析求解奠定基础。

  • 概率论、数理统计更是少不了,涉及数据的问题,不确定性几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论、方法、模型非常丰富(比如说问题里提到的贝叶斯网络),这是个庞大的工具库,不可不会。


为了帮助广大学习者掌握扎实的数学基础知识,同时可以在人工智能的道路上走的更快更远,AI MOOC 独家特聘复旦博士为大家精讲以上的三大门数学课程。



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