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人工智能数学基础 | AI基础

人工智能基础是数学,这一点已经是确定无疑共识了。 但“数学”二字所包含内涵与外延太广,到底其中哪些内容和当前的人工智能技术直接相关呢? 今天我们就来看看入门人工智能所需要数学知识。...人工智能必备高等数学知识点清单 AI 技术岗所要求高等数学知识,大致可以分为四个方面:微积分、概率统计、线性代数,和最优化理论。 每个分领域都至少是一本书(也可以是一摞书)。...函数求导:求导是梯度基础,而梯度是 AI 算法基础,因此求导非常重要!必须要搞清楚概念,并学会常见函数导函数求法。 链式法则:符合函数求导法则,反向传播算法理论基础。...无限制条件和有限制条件下最优化方法基本原理分别是什么? 梯度下降法:最基础最常用最优化方法,以及其他若干最优化方法基础,务必全面掌握。...人工智能背后数学大神们 上述知识点,看起来好像有点吓人哦,不像是“我能记得住”样子。 有没有办法能够轻松愉快不累且高效地掌握人工智能(机器学习/深度学习)领域要用到数学知识呢?

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人工智能基础

人工智能基础 (高中版).png 人工智能简史 1950 年,艾伦.图灵 (Alan Turing) 在他论文《计算机器与智能》 ( Compu- tmg Machinery and Intelligence...人们发现这类系统开发与维护成本高昂 , 而商业价值有限。在矢望情绪影 响下 , 对人工智能投入被大幅度削减 , 人工智能发展再度步入冬天 。...从此,多层神经网络为基础深度学习被推广到多个应用领域, 在语音识别、图像分析、 视频埋解等诸多领域取得成功。...应用 安防 医疗 智能客服 自 动驾驶 工业制造 人工智能与机器学习 人工智能是通过机器来拱拟人类认知能力技术 人工智能涉及很广,涵盖了感知、学习、推理与决策等方面的能力 。...点在连续 L帧内运动轨迹.png ? 时序分段网络示急图.png 聚类 ? K 均值聚类.png ? 层次聚类.png 参考:《人工智能基础(高中版)》

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人工智能基础--知识分类

在自动控制与人工智能等系统领域中,一般把使用和控制该系统领域知识知识称为元知识。...人工智能和深度学习领域研究各种各样智能系统,自主学习机制均是以模拟人脑思维活动为目的, 没有学习元知识能力智能系统起码不能算是一个智能系统。...掌握一个专业术语知识,同一个专业的人就可以快速交流,短时间内实现思想碰撞,更有利于擦出新火花。掌握术语知识可以方便人们快速记忆一些东西,为将来学习更加深刻内容打下坚实基础。...概念性知识 概念性知识研究基础 概念性知识是指一个整体结构中各个要素之间关系,就是这个关系表达了某一专业知识是如何形成,各个要素之间是如何互相影响,以如何组成一个完整系统。...元认知知识有如下三个亚类:策略知识、关于认知任务知识、自我知识。 元认知知识一般过程 元认知知识认知过程是在事实性知识、概念性知识、程序性知识基础上,逐渐递进过程。

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1.6 人工智能基础知识

人工智能、机器学习与深度学习关系人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习。历史从推理为重点,到以知识为重点,再到以学习为重点清晰脉络。1950年代明确提出来人工智能。...机器学习关注如何在数据(经验)学习中(自动学习和)改进算法性能。学习目的就是让机器获得知识。深度学习属于机器学习分支,是基于对数据进行表征学习算法。2006年提出来。...人工神经网络为架构,以数据为基础进行表征学习算法。模拟人脑来学习,来解释数据。包含多层非线性处理单元,每层都是用来进行特征提取和转换,每层都会使用前一层输出来作为输入。...“深度”指的是网络层数,从2-3层到150层,将数据抽象成分层数据信息。学习过程是由网络层之间连接,和各个连接权重来定义。在训练中间,这些连接会自动调整,直到给出正确答案。...机器学习和深度学习关系通过四点对比来展示特征处理(特征工程): 机器学习依赖高质量数据,依赖于提取出特征准确度,特征提取过程需要专家来完成。

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人工智能基础-路径规划

此时原点到各点最短路程就是它和相邻点之间距离 在每次循环中,先搜索d数组中最小元素,并将其标记,下次搜索就会跳过这个元素。...x轴之差绝对值和y轴之差绝对值和,例如(x1,y1)和(x2,y2)之间曼哈顿距离是|x1-x2|+|y1-y2| 欧式距离 欧式距离就是传统平面直角坐标系中两点间距离 加权图 在之前图中,...实际上在Dijikstra算法中图也是加权图 在加权图中每条边都有一个权值,因此通路Γ长度不再是边个数,而是通路中所有边权之和 估值函数 设当前访问顶点为N,终点为G,为了估计N与G距离,定义估值函数...S,当前访问节点为N,终点为G,显然S到G实际距离是已知(只需要把路径上所有边权相加)。...A*算法效率取决于f(N)准确度,也就是h(N)准确度 首先将起点放入队列中,记录它父节点(NULL),g(S)和f(S),然后开始循环:如果队列不为空,则查找优先级最高点N,遍历与它相邻所有点

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人工智能预训练基础模型分类

预训练基础模型 预训练基础模型是指在大规模语料库上进行预训练通用人工智能模型。...目前,人工智能领域预训练基础模型主要有以下几种: BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers):由Google开发,是当前最为流行预训练模型之一...RoBERTa在BERT基础上进行了一系列优化,如更长训练时间、更大训练数据、动态掩码等。...这些预训练基础模型已经在很多NLP任务中取得了优异表现,并成为了当前NLP领域研究热点。 大规模语料库 在人工智能领域,大规模语料库指的是包含大量文本数据语料库。...总之,RNN是一类强大序列数据处理工具,在人工智能领域各种应用中具有广泛应用前景。

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人工智能-数学基础总结

image 月有阴晴圆缺,此事古难全:概率论 ---- 概率论是线性代数之外,人工智能另一个理论基础,多数机器学习模型采用都是基于概率论方法。...image 窥一斑而知全豹:数理统计 ---- 人工智能必备数理统计基础,着重于抽象概念解释而非具体数学公式,其要点如下: 数理统计任务是根据可观察样本反过来推断总体性质; 推断工具是统计量...image 最优化方法 ---- 人工智能必备最优化方法基础,着重于抽象概念解释而非具体数学公式,其要点如下: 通常情况下,最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数最小值; 在线性搜索中,确定寻找最小值时搜索方向需要使用目标函数一阶导数和二阶导数...人工智能必备数理统计基础,着重于抽象概念解释而非具体数学公式,其要点如下: 数理统计任务是根据可观察样本反过来推断总体性质; 推断工具是统计量,统计量是样本函数,是个随机变量; 参数估计通过随机抽取样本来估计总体分布未知参数...image 明日黄花迹难寻:形式逻辑 ---- 人工智能必备形式逻辑基础,以及采用形式逻辑进行自动推理基本原理,其要点如下: 如果将认知过程定义为对符号逻辑运算,人工智能基础就是形式逻辑; 谓词逻辑是知识表示主要方法

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人工智能基础-动态规划

动态规划是运筹学一个分支,是计算最佳决策过程,它主要思想是“分解”和“记忆”,分解,即把一个问题分为多个相似的子问题;记忆,即保存已经计算出结果,防止重复计算 适用条件 最优性原理 若当前问题决策是最优决策...,那么子问题决策也必须是最优决策 无后效性原理 子问题决策无法直接影响父问题决策。...无论子问题决策是否是最佳决策,都不会影响到父问题决策,但是如果子问题决策不是最佳决策,那么父问题决策也一定不是最佳决策 重叠性原理 父问题可以分解成多个子问题,而子问题同样也可以分解成多个子问题...但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它第一发炮弹能够到达任意高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发高度。某天,雷达捕捉到敌国导弹来袭。...,它们高度会是一个下降序列,所以最多能拦截导弹数就是最长下降子序列长度 同理,每次计算出最长下降子序列之后,移除这条子序列,重复计算,所以最少配备系统数就是下降子序列数量,显然,下降子序列数量就是最长上升子序列长度

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人工智能基础-图论初步

则原无向图变成有向图 需要注意是,有向图中E是笛卡尔积V×V有穷多重子集。...但也可以用G来泛指图 V(G)和E(G)分别表示G顶点集和边集,|V(G)|和|E(G)|分别表示G顶点数和边数 对于有n个顶点图G,我们称顶点数为G阶,G为n阶图 对于E为空集图,我们称它为零图...如果存在e1={v1,v2},e2={v2,v3},则称e1和e2相邻 度 顶点v作为边端点次数称为v度,记作d(v) 在有向图中,v作为边起点次数之和为v出度,作为边终点次数之和为v入度...中没有回路,但是在任意两个不同顶点之间加一条边后所得图中有唯一一个含新边圈 森林 如果一个无向图G所有连通分支都是树,则称G为森林。...v>,则称u为v父亲,v为u儿子,如果u可达v(u≠v),则称u为v祖先,v为u后代 每个顶点都是一个分支点,如果每个分支点至多有n个儿子,则称这个根树为n叉树 二叉树 二叉树概念 二叉树是根树中一个重要结构

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人工智能--归结演绎推理逻辑基础

参考链接: 人工智能推理规则 文章目录  永真性&永假性可满足性(相容性)谓词公式范式前束范式Skolem范式 永真性&永假性  如果谓词公式P对非空个体域D上任一解释都取得真值T(F),则称P在...D上是永真(永假)。 ...如果P在任何非空个体域上均是永真(永假),则称P永真(永假)。  可满足性(相容性)  对于谓词公式P,如果至少存在D上一个解释,使公式P在此解释下真值为T,则称公式P在D上是可满足。 ...谓词公式范式  前束范式  设F为一个谓词公式,如果其中所有的两次均非否定出现在公式最前面,而它们辖域为整个公式,则称F为前束范式。...,xn​)为母式,是一个不含任何量词谓词公式。  Skolem范式  如果前束范式中所有的存在量词都在全称量词之前,则称这种形式谓词公式为Skolem范式。

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人工智能基础人工智能云服务(Alaas)介绍

今天给大家聊聊人工智能云服务(Alaas)相关知识,一起来了解了解吧!...1、概念介绍人工智能云服务(AI as a Service )是目前主流的人工智能平台服务方式,它会把几个常见的人工智能服务进行准确划分,并通过云端提供单独或者打包服务。...云服务就是部署在云端,不属于私人部署方式,它主要解决了下面几个问题:2.1 节约部署成本传统人工智能服务部署运行成本非常高2.2 海量数据和机器学习未来人工智能必须能够同时处理百亿甚至千亿量级数据,...2.3 降低用户使用人工智能服务成本使用部署在云端智能服务,用户不需要投入很多精力和软硬件成本。通过平台按需购买自己所需要服务并和自己公司产品进行简单系统对接就可以了。...4、人工智能云服务案例4.1 微信小程序 “识花君”「识花君」微信小程序是由腾讯“识你所见”AI产品团队研发,通过人工智能技术,为用户提供智能识别植物服务小程序。

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人工智能基础-极大极小策略

博弈论 博弈论是现代数学一个分支,是用于研究竞争现象数学工具。博弈策略是一套考虑到所有可能情况而做出行动。博弈论在人工智能方面有极大价值。...因此在决策时,不能只考虑自己最大利益,还需要考虑对方做出对自己最不利选择 极大极小策略 极大极小方法是分析零和博弈问题时一种策略,在对局制游戏中,每个参与者都会做出对自己最有利,同时也是对对方最不利选择...假设人类与计算机进行对决,并假设人类绝对聪明,那么在人类回合,他会选择对计算机最不利棋局,也就是价值最低节点。而计算机则会选择对自己价值最高节点。...假设各节点价值如下 决策过程如下: 计算机选择对自己有利节点:10→17 人类选择对计算机不利节点:17→8 计算机选择对自己有利节点:8→11 人类…… 称这种在最大和最小值之间不断切换决策过程为极大极小策略...如果当前棋手是人类,则该节点价值是子节点价值最小值,因为人类会做出对计算机最不利选择。如果当前棋手是电脑,则该节点价值是子节点价值最大值,因为电脑会做出对自己最有利选择。

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人工智能基础:机器学习常见算法介绍

1.1 分类 该类型预测目标值是离散,比如预测是否会下雨,最终结果只有两种,下雨或者不下雨两种类别情况。...1.2 回归 该类型预测目标值是连续,典型例子预测某个楼盘价格趋势。 算法:线性回归、AdaBoosting等。...简单来说就是由繁到简过程,把复杂问题尽可能简单话,这样处理起来难度会小很多。 优点:节省空间、节省算法消耗时间、减少系统资源消耗。...半监督学习适合由少量标签样本和大量无标签样本,可以实现较高准确性预测。 4、迁移学习 迁移学习指的是一个预训练模型被重新用在另一个学习任务中学习方法。...强化学习任务就是让智能设备可以像人类一样,不断学习、尝试,然后可以在不同环境下做出最理想处理方案,强化属于连续决策过程,通过不断尝试来发现哪一种是最佳方式。

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学习人工智能需要哪些必备数学基础

人工智能学习路径又是怎样? 数学基础知识蕴含着处理智能问题基本思想与方法,也是理解复杂算法必备要素。...事实上,线性代数不仅仅是人工智能基础,更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法众多学科基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵使用。...总之,线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学,是一个基础工具集。 概率论:如何描述统计规律? 除了线性代数之外,概率论也是人工智能研究中必备数学基础。...本质上讲,人工智能目标就是最优化:在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题求解,因而最优化理论同样是人工智能必备基础知识。...《人工智能基础课》全年目录 围绕机器学习与神经网络等核心概念展开,并结合当下火热深度学习技术,勾勒出人工智能发展基本轮廓与主要路径。 ?

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人工智能基础-局部搜索算法

爬山算法 算法概念 爬山算法类似于贪心搜索,它每次都会查找附近节点里最优节点,并移动到最优节点,如此循环便找到最优解,但是它只能找到局部最优解,而非整体最优解 问题示例 以搜索最高点为例,已知山坡高度...f(x,y)满足 给定初始地点,找到最高点 显然x和y范围是无穷大,无法遍历全部结果,因此采用爬山算法找到局部最优解 #include #include ...P,且P满足 其中k是[0,1]范围内实数 算法概念 模拟退火算法遵循Metropolis准则,按照一定概率接受下一个解,即使它是非最优解,因此随着迭代次数增加,最终会趋向于全局最优解 问题示例...n", x, height); return 0; } 显然x=12.3并不是全局最优解,而是局部最优解 现使用模拟退火算法思路改良爬山算法: 每次从当前解周围随机取一个新解 如果新解更优...,获取新解 x_next = x + random(-1, 1); //确保新解不越界,否则直接跳过 if (x_next >

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学习人工智能AI需要哪些最基础知识?

参考链接: 人工智能世界知识基础 人工智能定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。...因此人工智能研究往往涉及对人智能本身研究。其它关于动物或其它人造系统智能也普遍被认为是人工智能相关研究课题。 人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛重视。...谓词逻辑是演绎推理基础。结构化表示下继承性能推理是非演绎性。由于知识处理需要,近几年来提出了多种非演泽推理方法,如连接机制推理、类比推理、基于示例推理、反绎推理和受限推理等。...需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。...需要掌握至少一门编程语言,毕竟算法实现还是要编程;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。

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人工智能|数学基础|回归分析理论

回归分析是确定两个或两个以上变量间相互依赖定量关系一种统计分析方法。 在回归分析中,首先根据研究对象性质和研究分析目的,对变量进行自变量和因变量划分。...自变量是可以控制或可以观测到变量,一般记为x; 因变量是随着自变量变化而变化变量,一般记为y。 根据自变量数目,回归分析可分一元回归和多元回归。一元回归是指一个因变量和一个自变量回归模型。...多元回归是指由一个因变量和多个自变量组成回归模型。 根据自变量与因变量表现形式,回归分析可分为线性回归与非线性回归。 线性回归是一种以线性模型来建模自变量与因变量方法。...回归分析步骤 确定回归方程中自变量和因变量 确定回归模型,建立回归方成 对回归方程进行各种校验 利用回归方程进行预测

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【知识】人工智能数学基础知识

今天种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备数学基础知识,具体来说包括: 线性代数:如何将研究对象形式化? 概率论:如何描述统计规律?...01 线性代数:如何将研究对象形式化 事实上,线性代数不仅仅是人工智能基础,更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法众多学科基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵使用。...总之,线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学,是一个基础工具集。 02 概率论:如何描述统计规律? 除了线性代数之外,概率论也是人工智能研究中必备数学基础。...本质上讲,人工智能目标就是最优化:在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题求解,因而最优化理论同样是人工智能必备基础知识。...如果将认知过程定义为对符号逻辑运算,人工智能基础就是形式逻辑;谓词逻辑是知识表示主要方法;基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理能力的人工智能;不完备性定理向“认知本质是计算”这一人工智能基本理念提出挑战

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