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。

非常有帮助，有数学经历的人在IT行业是非常受欢迎的，现在很热的大数据分析，算法工程师，人工智能等，很多底层都是要数学功底的，所以现在如果是大学选的数学系和软件类的双学士学位，会非常抢手。举个简单的例子吧，比如从A到B的路径导航，怎么走才最优，不同算法就完全不一样，如果仅仅是程序员来做，一般是具体实现了功能，从A到B了，但是中间怎么选出最优的路线，对程序员来说，难度就大了一些，如果边上有个数学好的，告诉程序员怎么计算最短路径的方法，那就能让整个程序更优，效率更高了。所以数学很重要

人工智能好学吗？

其代表性东东即神经网络算法，不算难。

升级有：深度学习，大数据处理，机器识别，等，学无止境。

人工智能不好学，而且非常不好学。

但是，如果你只是使用现有的一些AI算法的话，也没有那么难。

先说说基本要求吧：

首先是数学。人工智能的基础是数学，特别是高等数学，需要掌握的知识包括但不限于线性代数、概率论、数理统计等等，这些仅仅是入门的必须数学知识，等入门以后，你会发现更多的其他数学知识。其次是计算机基础知识。比如算法、信息论等，还要掌握至少一门高级语言，目前这个领域python、java比较流行，相关的开源代码和库较多。入门后你会发现还需要大数据处理相关的基础技能，这样会对你的操作系统技能、数据库处理、集群部署等提出一定的要求，不过也不要怕，这时候一般会有一个团队和你一块做这些。第三就是英语。目前大部分最新的文献资料基本都是英语，中文的也有，但是比较少，而且比国外晚很长时间才有可能出现。最后就是获得基础的大量原始数据。这个在国外可能比较难获取，国内环境宽松，获得的难度好一点，如果不能获得真实的海量数据，你的训练也没有意义，获得的模型也是不准确的。如果具备了上述4点，就可以比较顺畅的进行人工智能的研究学习了，如果一开始没有找到研究的方向，第四点不具备也没关系，可以先从算法学习等方向入手，以后找到方向了再想办法获得数据。

总的来说，人工智能虽然没有想象的那么神秘，但是真要研究起来也没那么简单，毕竟，这是个从海量数据里寻找规律，找出问题解决模型的一种方式，牵涉的方方面面很多，如果没有很大的毅力，想有大的发现还是比较困难的。

如果只是想将来找份人工智能相关的工作，也不用这么辛苦的研究，把工具学习好，把现有的算法学习好就可以了。