35所高校获批人工智能，选择好学校接近人工智能的基础专业(数学计算机)还是别的院校符合人工智能的专业？

作为一名计算机专业的研究生导师，同时大数据、机器学习也是我的主要研究方向，所以我来回答一下这个问题。

由于人工智能专业需要较多的教育资源，所以长期以来只有研究生阶段才会设立人工智能方向，但是由于当前人工智能领域对于人才的需求量持续增长，所以一部分有条件的高校陆续在本科阶段设立了人工智能专业，相信未来会有更多的高校在本科阶段开设人工智能专业。

如果想往人工智能方向发展，可以从两个阶段进行考虑，如果未来想继续读研，那么在本科阶段选择数学专业、计算机专业、物理专业都可以，这些专业未来向人工智能专业发展也是比较容易的。但是如果只想接受完本科教育就参加工作，那么最好的选择当然是人工智能专业了，因为在课程设置上会更加有针对性。

在学校的选择上，目前不少双一流高校（原985）也开设了人工智能专业，所以可以重点考虑一下这些高校，毕竟在资源整合能力上这些高校更具优势，未来在就业时也会更加方便。如果一定要在学校和专业上做出一个选择的话，建议先考虑学校再考虑专业。简单的说，先考虑实力较强的学校的相关专业（数学、计算机、大数据）。

虽然学校与专业都非常重要，但是相比于专业来说，学校的整体实力对于学生的培养往往有更大的影响。目前计算机、大数据等专业与人工智能也有密切的联系，不少计算机专业的毕业生在做毕业设计的时候也会选择人工智能的相关方向，所以选择计算机相关专业未来是完全可以从事人工智能岗位的。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

数学好会对学习人工智能深度学习有帮助吗？

人工智能是一个多学科和多种技能结合的产物，人工智能的研究内容包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在人工智能中机器学习和深度学习很重要的。深度学习是机器学习现在比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。

一、人工智能需要掌握的高等数学知识

学习人工智能的知识比较多，需要有高等数学、计算机及机器学习以等方面的知识。其中，学好数学知识是很关键的。

1、高等数学：微积分、高维函数的微积分，尤其是微分的部分。

2、线性代数：向量和矩阵运算，矩阵求逆，相似矩阵，矩阵的特征值和特征向量，行列式等。

3、数理统计：基本的数值计算，如线性回归和最小二乘，误差控制等。概率、期望，方差，协方差等基本概念。常见的概率分布，条件概率的链式法则，贝叶斯公式，极大似然估计等。

二、数学与深度学习的关系

深度学习是机器学习的子领域。而线性代数是有关连续值的数学。许多计算机科学家在此方面经验不足（传统上计算机科学更偏重离散数学）。想要理解和使用许多机器学习算法，特别是深度学习算法，对线性代数的良好理解是不可或缺的。

深度学习背后的核心数据结构是标量、向量、矩阵、张量。让我们通过编程，使用这些数据结构求解基本的线性代数问题。

三、机器学习需要的数学及相关知识

机器学习包括回归算法、决策树、随机森林和提升算法；数据分析的Aprior算法和关联规则等。机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。

所以，数学基础好对学习人工智能、机器学习以及深度学习等都是很重要的。