学习人工智能一定要数学很好吗？

谢谢您的问题。了解人工智能需要数学常识，深入研究人工智能需要深厚数学基础。

人工智能与数学的关系。人工智能三大要素是算力、算法和大数据，都与数学有关，人工智能本质就是数学。人工智能工作机制与人脑类似，就是收集数据（感知世界）、认知数据（发掘规律）、输出数据（决策应用），整个过程效能可以量化为数学公式，即人工智能效能等于算力乘以数据再乘以算法的平方。效能代表全过程处理时间，越小代表效能越高，从公式可知，算法的影响力最大。算力有量子计算机帮助，大数据采集、存储和挖掘也越来越成熟，算法的突破将是人工智能的重点突破。

人工智能体现了数学。科学需要用数学表达。以华为为例，GSM多载波干扰问题就是俄罗斯数学家使用非线性数学多维空间逆函数解决的，设置了移动网络算法，使2G、3G、4G网络同平台运行，减少了建设成本。同时，华为手机拍月亮，也是使用了法国的数学家设计的人工智能算法，用数学的方式合成图像。华为手机的指纹解锁技术，背后也是数学算法，识别纹路、手指生物特征等。

学人工智能如何学数学。学人工智能与从事人工智能是两回事。如果想了解人工智能，那么要具备线性代数（多维矩阵）、微积分（深度学习工具）、数理统计（理解和可视化数据）、概率（统计规律）基础知识基本就够了。如果想深度研究、或者以人工智能为主业，那么还是应该精通以上知识，同时还要学习最优化理论（寻求最优解）、信息论（定量不确定性）、形式逻辑（抽象推理）等，如果空学理论很难，最好结合具体场景与应用，倒逼学习，带着问题学习人工智能，不是“学”数学，而是“做”数学。

欢迎关注，批评指正。

学人工智能，为什么要先学数学？

这是一个非常好的问题，作为一名科技从业者，我来回答一下。

首先，人工智能是一个非常典型的交叉学科，不仅涉及到数学，同时还涉及到计算机、控制学、经济学、哲学、神经学、语言学等多个学科，所以人工智能技术不仅难度较高，知识量也非常庞大，这也是为什么长期以来，人工智能人才的培养都集中在研究生教育领域的重要原因。

人工智能当前有六个大的研究领域，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、知识表示、自动推理和机器人学，这些研究方向都离不开数学知识，所以要想在人工智能的研发领域走得更远，一定要有一个扎实的数学基础。

以机器学习为例，机器学习的步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以机器学习的基础是数据，而核心则是算法，所以也可以把机器学习问题看成是一个数学问题。机器学习在人工智能领域的应用非常广泛，所以很多初学者在进入人工智能领域之前，都会先从机器学习开始学起，而要想顺利入门机器学习的相关知识，数学基础是非常关键的。

虽然人工智能对于数学的要求比较高，但是即使数学基础不好，也可以在学习人工智能技术的过程中，逐渐补齐自己的数学短板，在学习人工智能技术的初期，也并不会遇到非常复杂的数学问题，只需要具有一些线性代数、概率论的基础知识就可以了。

最后，人工智能技术的学习对于场景有比较高的要求，所以学习人工智能技术并不建议完全通过自学的方式来掌握，最好能够借助研发团队的实验和交流环境，来不断提升自身的研发能力。

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。

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