數學不好還學什么AI人工智慧？！
數學不好還學什么AI人工智慧？！別說笑了！
人工智慧與數學之間的關系可歸納為：
在AI領域工作的不懂數學的人就像一個不懂得說服的政治家。 兩者都有一個不可避免的區域可供使用。
現在，在你全部緊張起來之前，因為互聯網上的某個人只是告訴你你需要數學，放松一下。 你確實需要數學，但你不需要全部。 另外，我將在本文末尾告訴你秘訣。 但首先，你真的需要什么樣的數學？
線性代數：這是您絕對需要熟悉的數學的一部分。 即使你只想成為一名深度學習的實踐者，而不是研究者，你仍然需要線性代數。 為什么？
因為幾乎所有數據都將采用多維矩陣的形式。 您將使用代碼進行的許多魔術將要求您了解此類矩陣的操作。這絕對是你應該學習的東西。
微分學：如果你只是想在深度學習中創造一些有趣的項目，那么這個并不是絕對必要的。 但是，如果你想深入了解事情是如何運作的，或者你想進行一些研究，那么你需要在你的工具帶中使用這個工具。
統計：由于您將處理大量數據，并且您還需要操作，理解和可視化這些數據，因此您需要統計數據。
概率：如果你進入一些嚴肅的應用程序，那么你也需要概率，因為通過任何類型的深度學習，你將處理概率。 嚴重的應用，如自動駕駛汽車，人工智慧等將要求您使用概率模型。 但是對于一些輕量級深度學習，你不需要太多。
就數學而言，這幾乎就是深度學習所需要的。 如果你只是想玩深度學習并做一些輕量級項目來獲得樂趣，那么只要熟悉這些概念就可以了。 但是，如果你想進入完整的研究模式，那么你需要非常精通這些東西。
此外，您不需要成為數學向導來深入學習從業者。 您只需要學習線性代數和統計學，并熟悉一些微積分和概率。
現在，正如我所承諾的，秘密醬。 如果您感到被數學所嚇倒，這是您不進入深度學習或任何其他領域的唯一理由，那么這個秘訣就是為您服務。 秘訣就是：學習數學的唯一方法是做數學 — 保羅·哈爾莫斯。
如果你想更加了解人工智慧，或者說想實踐一下人工智慧項目，谷歌的另一款工具或許可以幫到你，也就是谷歌的AIY Projects項目。 AIY Vision Kit附帶的軟件運行三個基于TensorFlow的神經網絡。 其中一個基于谷歌的MobileNets平臺，能夠識別超過1,000個日常物品。 第二個可以在圖像中發現面部和表情。 最后一個是專門用于識別貓，狗和人的神經網絡。
人工智慧與數學之間的關系可歸納為：
在AI領域工作的不懂數學的人就像一個不懂得說服的政治家。 兩者都有一個不可避免的區域可供使用。
現在，在你全部緊張起來之前，因為互聯網上的某個人只是告訴你你需要數學，放松一下。 你確實需要數學，但你不需要全部。 另外，我將在本文末尾告訴你秘訣。 但首先，你真的需要什么樣的數學？
線性代數：這是您絕對需要熟悉的數學的一部分。 即使你只想成為一名深度學習的實踐者，而不是研究者，你仍然需要線性代數。 為什么？
因為幾乎所有數據都將采用多維矩陣的形式。 您將使用代碼進行的許多魔術將要求您了解此類矩陣的操作。這絕對是你應該學習的東西。
微分學：如果你只是想在深度學習中創造一些有趣的項目，那么這個并不是絕對必要的。 但是，如果你想深入了解事情是如何運作的，或者你想進行一些研究，那么你需要在你的工具帶中使用這個工具。
統計：由于您將處理大量數據，并且您還需要操作，理解和可視化這些數據，因此您需要統計數據。
概率：如果你進入一些嚴肅的應用程序，那么你也需要概率，因為通過任何類型的深度學習，你將處理概率。 嚴重的應用，如自動駕駛汽車，人工智慧等將要求您使用概率模型。 但是對于一些輕量級深度學習，你不需要太多。
就數學而言，這幾乎就是深度學習所需要的。 如果你只是想玩深度學習并做一些輕量級項目來獲得樂趣，那么只要熟悉這些概念就可以了。 但是，如果你想進入完整的研究模式，那么你需要非常精通這些東西。
此外，您不需要成為數學向導來深入學習從業者。 您只需要學習線性代數和統計學，并熟悉一些微積分和概率。
現在，正如我所承諾的，秘密醬。 如果您感到被數學所嚇倒，這是您不進入深度學習或任何其他領域的唯一理由，那么這個秘訣就是為您服務。 秘訣就是：學習數學的唯一方法是做數學 — 保羅·哈爾莫斯。
如果你想更加了解人工智慧，或者說想實踐一下人工智慧項目，谷歌的另一款工具或許可以幫到你，也就是谷歌的AIY Projects項目。 AIY Vision Kit附帶的軟件運行三個基于TensorFlow的神經網絡。 其中一個基于谷歌的MobileNets平臺，能夠識別超過1,000個日常物品。 第二個可以在圖像中發現面部和表情。 最后一個是專門用于識別貓，狗和人的神經網絡。