【AI100 导读】欢迎阅读《数学不好，也可以学好人工智能》系列的第六篇文章。如果你错过了之前的五部分，一定记得把它们找出来看一下！这篇文章作者会帮你学习数学符号，打下坚实的基础，将所有符号与现实结合
从2012年“大数据”概念兴起到2016年人工智能大热，已经四五年时间了，该看的热闹看到了，该爆炒的话题炒够了，该沉淀的也沉下来了。现在越来越多的人已经放下质疑，相信这一届 AI 确实靠谱，该找找门道了。最近好多关注 AI 的公众号都发表了文章谈数学学习的问题，这就真的上道了。如果你是技术人员，特别是程序员，想成为 AI 工程师，那么只要你稍微花点时间研究一下 AI 的门道，就会意识到，主要的拦路虎是数学。如果你看到有人说什么不懂数学也能搞 AI，那你可能要警惕，因为这很可能是一种误导。 一定要认识到一点
从2012年“大数据”概念兴起到2016年人工智能大热，已经四五年时间了，该看的热闹看到了，该爆炒的话题炒够了，该沉淀的也沉下来了。现在越来越多的人已经放下质疑，相信这一届 AI 确实靠谱，该找找门道了。最近好多关注 AI 的公众号都发表了文章谈数学学习的问题，这就真的上道了。如果你是技术人员，特别是程序员，想成为 AI 工程师，那么只要你稍微花点时间研究一下 AI 的门道，就会意识到，主要的拦路虎是数学。如果你看到有人说什么不懂数学也能搞 AI，那你可能要警惕，因为这很可能是一种误导。
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不过，现在是9102年了，几乎每天都有“AI超越人类”的新闻。所以，把我们中学时候写过的那些数学作业，扔给神经网络，它们做得出来么？
📷 作者：白马负金羁 来源： http://www.zggsby.com/baimafujinji/article/details/55826409 016年3月，谷歌的AlphaGo对弈世界顶级围棋棋手韩国人李世石。最终，AlphaGo以五局四胜的战绩击败李世石，一时风光无限，同时也在网络上极大的激起了小伙伴们对人工智能（AI）的兴趣。岁末年初，一个名叫“Master”的神秘网络围棋手轰动了围棋界，自去年12月29日开始，它在几个知名围棋对战平台上轮番挑战中日韩围棋高手，并在1月3日晚间击
AI 科技评论按，在近日世界人工智能大会智能金融主题论坛上，加州大学伯克利分校迈克尔·欧文·乔丹（Michael I. Jordan）教授进行了精彩的分享。甫一开始，他就笑谈称，金融论坛让他更加舒服和自如。“这两天参加的AI论坛，让我不是那么自在，感觉他们是在讲科幻小说，金融领域更加实际。”
新智元报道 编辑：克雷格、李静怡 【新智元导读】今天高考迎来了数学考试。数学不好能否学好人工智能？本科生学人工智能专业是否过早？北大黄铁军教授、南大俞扬副教授、上交大卢策吾教授进行了答疑解惑。 第
在大模型技术高速发展，各家公司激烈竞争的同时，有人站出来对于未来的人才表示了担忧，焦点在于数学。
本文介绍了机器学习、数据科学、人工智能与统计学之间的关联，以及从机器学习、数据科学的角度如何重新思考统计学。重点介绍了统计学在数据科学中的重要性，以及从统计学到数据科学中的各种算法和计算技术的应用。作者认为，数据科学是以数据驱动的思维方式，其核心是数据挖掘，而统计学的思想在数据挖掘中扮演着重要的角色。数据科学中的各种算法工具其实都是统计学思想在不同场景下的应用。
著名统计学家、中国人民大学统计学院教授吴喜之教授 采访 | 胡永波，鸽子 导读 机器学习是一门在统计学和计算机科学交叉点上茁壮成长起来的学科。关于数据的学问，全在统计学里。 在经典统计学中，对于数据性质的研究、误差的分析、数据质量的判断、数据模型的建立，有着非常丰富的思想、理论和经验成果。对于机器学习来说，统计学既是理论基础，又是思想宝库。 但是现实世界中，机器学习的实践者大多出身计算机科学，除了本科学的那一点工科概率论与数理统计，对于统计学，基本上是“随用随学，够用为止”，因此统计学当中大量的思想资源实际
著名统计学家、中国人民大学统计学院教授吴喜之教授 采访 | 胡永波，鸽子 导读 机器学习是一门在统计学和计算机科学交叉点上茁壮成长起来的学科。关于数据的学问，全在统计学里。 在经典统计学中，对于数据性质的研究、误差的分析、数据质量的判断、数据模型的建立，有着非常丰富的思想、理论和经验成果。对于机器学习来说，统计学既是理论基础，又是思想宝库。 但是现实世界中，机器学习的实践者大多出身计算机科学，除了本科学的那一点工科概率论与数理统计，对于统计学，基本上是“随用随学，够用为止”，因此统计学当中大量的思想资源
本周五，顶级学术会议 NeurIPS 开设高中生论文 Track 的消息引爆了人工智能社区。
所谓万丈高楼平地起，搞数据科学、机器学习或深度学习，一开始至少得学会跟计算机打交道吧，怎么跟计算机打交道呢？编程。
首先，数学建模在字面上可以分解成数学+建模，即运用统计学、线性代数和积分学等数学知识，构建算法模型，通过模型来解决问题。数学建模往往是没有对与错，只有“更好”（better），就好像让你评价两个苹果哪个更好吃，只有好吃、不好吃或者更好吃，没有对与错。
短短半年，他就入门了Python、前端堆栈及AI/ML应用，做出了一个AI电商客服及推广官网。
ROS1、ROS2是机器人操作系统，涉及到很多复杂的概念和技术，需要有一定的编程和机器人知识基础才能学习。此外，ROS1和ROS2的架构和设计也有很大的不同，需要花费一定的时间和精力去学习和适应。但是，一旦掌握了ROS1、ROS2的基本概念和技术，就可以方便地进行机器人开发和应用。
可能对于大部分中国AIer来说，语言门槛高过了一座大山。网红课虽好，但是英语听不懂啊。
有三AI平台只专心做原创输出很少扯淡也不蹭热点，不过最近询问的朋友多了，不得不统一写篇文章来回答一下这个大家都很关心的问题，当然，这仅仅是个人观点。
image.png ---困难多，办法更多。 开国太祖毛爷爷有句话，“万水千山只等闲”！这句话放在这里可能不太贴题，但从这句话的气魄来讲，却是非常贴题的。不管有多少困难，“万水千山只等闲”！从气势上就占在上风。英语不好，是困难；数学不好，也是困难，但这又能怎么样？“万水千山只等闲”！爷就是要学会JS。在心态上一定要有这种气势。因为学习，就是一场战斗。我学会了，学的好，面对好工作，你就抢不过我。 那么话说回来，英语不好能不能学好JS？必须能啊，因为我英语就不好，哈哈哈，其实我是变相的夸我自己JS学的好。其实我
万万想不到啊，2022年才刚开始，突然有人宣布他们的模型掌握了高数，达到MIT本科水平。
2022年9月22日，中国AI药物研发大会 (CAPR) 在上海召开。中山大学药物分子设计研究中心徐峻主任以《人工智能辅助药物发现——从颠覆性思维到底层逻辑的重构》为题演讲，从底层逻辑的角度解读了AI在制药行业的价值、挑战和未来的机会。
通常，当回复不符合预期的时候，我们需要通过不断优化提示词，让AI慢慢学习，慢慢领悟我们的意图，直到符合我们的预期。而这个过程，往往需要长时间多轮往复。
那什么是机器学习呢？机器学习就是人们教计算机怎样从大量的数据中学习，然后作出决策或者预测行为。
IT 行业发展迅速，各种新名词此起彼伏。身处这样一个热点行业，学习是必须的。 大数据、AI（人工智能）相继席卷世界后，作为程序员，真得学点机器学习了。具体为什么大家还是自己思考一下吧——本文的重点不在于讲解Machine Learning到底有什么用，而是讲如何从0开始自学它。 之前我们讲过，有效学习三要点：目标明确、系统性强、足够深入，三者缺一不可。 既然是定制针对自己的学习计划，那么势必要让计划符合这三个要素。 之前的两篇里，我们分别讲述了【1】确定学习目标的重要性及方法，【2】定制学习大纲。本篇我们的
无论是科研院所，商业巨头还是初创企业，各行各业都在大力开发或者引进人工智能，由于储备不足，导致人工智能人才现在出现缺口，而且非常巨大。
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2018 年初，学术界的明星人物，美国罗格斯－新泽西州立大学教授、ACM 杰出科学家、长江学者熊辉加盟百度，担任百度商业智能实验室主任以及百度人才智库主任。
营长的一位转型AI的朋友，最近对营长抱怨，“走过的最远的路，就是机器学习过程中的弯路”，然后开始各种blablabla，从论文的坑，到模型的坑，再到培训的坑...一路吐槽。 尤其是论文，他骂道：“最讨厌的就是那种，高高在上、假装清高、站着说话不腰疼、戳不到痛点的论文。比如那一堆只能在理论中刷存在感，实际落地中只能‘呵呵哒’的论文，根本就是浪费时间。” 的确，对于现在刚刚入行的机器学习新人来说，不怕吃苦，但最怕走弯路，最怕白白浪费时间。 那么，总结起来，都有怎样的弯路呢？来看几位点赞量颇高的知乎答主的总结
有个小伙伴想学习python,让我给他推荐书籍,闲来无事就给他推荐了书籍,并告诉他先学哪本后学哪本,甚至连哪几章不用看,哪里是重点,看的时候需要补充哪些知识都说的很详细.
雷刚 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 今天是开学第一天！心里只有学习的量子位，发现Hacker News上又有高分话题，而且还跟学习有关！ 这次讨论的主题是： 想搞机器学习/A
马云说：大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了。还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。如今，早已经从O2O时代进入了人工智能时代。作为互联网从业者，“终身学习”是万年不变的真理。
初识苏炜杰，他与许多青年学者一样，外表温文尔雅、略带腼腆，但一谈起学术和 AI 的未来发展，就充满激情。 看他的简历，成长经历一帆风顺：本科就读于富有盛誉的北京大学数学科学学院，接着在美国斯坦福大学攻读博士，师从美国国家科学院院士、麦克阿瑟天才奖得主 Emmanuel Candès 和美国国家科学院和工程院双院院士 Cynthia Dwork。紧接着跳过博士后阶段，执教于培养了埃隆·马斯克和沃伦·巴菲特的沃顿商学院，并联合指导常青藤名校宾夕法尼亚大学在机器学习领域的发展。 他的团队在机器学习优化算法、可信
怕是没有人会正经回答这一题，因为有资格回答的人，不仅数量十分有限，而且刚正式进入大学不过半年。
有一天小码匠跟我说，学编程有助于锻炼她的逻辑思维，每次写算法，她都会先思考逻辑，想明白了才动手写，
Michael I. Jordan（迈克尔·乔丹）是一位泰斗级的机器学习研究员，他通过在机器学习、概率学、统计学以及图模型这四者间建立联系，为机器学习奠定了数学与计算基础。
机器之心原创 作者：蛋酱 数学大模型 MathGPT，专治大语言模型的「偏科」问题。 不做通用 LLM，不基于现有 LLM 做微调和接口调用，学而思自研的数学大模型 MathGPT 要来了。 这对于全世界的数学爱好者来说，都是个值得关注的好消息。 MathGPT 是面向全球数学爱好者和科研机构，以数学领域的解题和讲题算法为核心的大模型。据了解，学而思已将 MathGPT 定位为公司核心项目，由 CTO 田密负责，今年春节前，研发正在进行中，该项目已经启动相应的团队建设、数据、算力准备和技术研发。 进度方面
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型领域又来新玩家。 据了解，学而思正在进行自研数学大模型的研发，命名为MathGPT。 面向全球数学爱好者和科研机构，以数学领域的解题和讲题算法为核心。 目前已经取得阶段性成果，并将于年内推出基于该自研大模型的产品级应用。 据悉，学而思已将MathGPT作为公司核心项目，由CTO田密负责。 今年春节前，该项目已经启动相应的团队建设、数据、算力准备和技术研发。 此外，学而思已经启动在美国硅谷的团队建设，将成立一支海外算法和工程团队，在全球范围内招募优
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】近日，学而思官宣称，正在自研的数学大模型「MathGPT」，目前已取得阶段性成果。 近日，在各家大厂打得如火如荼的「ChatGPT大战」中，学而思也加入其中。 不过，学而思另辟蹊径选择的是自研数学大模型「MathGPT」，以数学领域的解题和讲题算法为核心，并且已经取得了阶段性成果。 对此学而思表示，基于该自研大模型的产品级应用预计会在年内推出，将面向全球数学爱好者和科研机构。 作为公司的核心项目，学而思早在今年春节之前就启动了相应的团队建设、数据、
作者｜李梅 编辑｜陈彩娴 前几天刚跟马斯克吵完架的Gary Marcus，又双叒叕跟人吵起来了，这次的吵架对象是Yann LeCun。 一向喜欢给深度学习泼冷水的Marcus，在今天发帖谈了谈与LeCun的「旧账」和「新仇」，并给了LeCun一个白眼： 事情是这样的。 几天前，有人在推特上发帖问: 在机器学习中，最优雅美丽的idea是什么？感觉数学家和物理学家经常谈论美学，但我们却很少，为什么？ 于是网友们都来认真答题：多重权重更新算法（multiplicative weights update）、核技
1955 年，约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·闵斯基（Marvin Minsky）、克劳德·香农（Claude Shannon）等人聚在一起，为第二年即将召开的具有重要历史意义的“达特矛斯会议”列了一份 AI 研究议题，排在首位的就是“Automatic Computers”——自动编程计算机。
唐旭 编译自 《哈佛商业评论》 量子位 报道 | 公众号 QbitAI AI正在各个行业内掀起一场革命，但很多人还没有想好该如何迎接它。 近日，CMU计算机科学学院副教授David Kosbie、院长
本次报告，Justine Cassell介绍了社交性AI的概念和理论基础，社交性机器人主要是研究的是能够和人类一起合作的机器人，能够做一些人不能够完成的工作。她指出人类建立的人工智能能够让世界更好，不会代替人类，而是会加强我们的能力，并且巩固人类自身的地位。
好像一下子，进入了AI时代，后台的很多小伙伴其实都很迷茫，自己现在该如何去做好准备，去迎接即将到来的All in AI。 所以就有了今天这篇文章啦。今天呢，跟大家分享分享目前机器学习的历程吧，我到现在都没觉得我入门了机器学习，所以也没有什么所谓的经验啊，成功实践啊，没有。 首先甩三句始终相信的话。 不要为了机器学习而机器学习。 机器学习只有洞悉来自业务的需要，配合业务发展，才能发挥作用，单纯的机器学习没什么用。 python大法好，用2.7。 业界的前沿机器学习基本都是只支持python和C++，行业标
【新智元导读】吴恩达刚刚在Quora做了一次最新session，重点回答了如何学习机器学习/深度学习，以及如何从事机器学习方向工作的问题。吴恩达认为，复现他人发表的结果是一个掌握机器学习非常有效但却被低估的方式；任何人都能成为机器学习专家，要做的只是不断学习，让自己越来越够格。 深度学习泡沫何时会破？ 大约100年前关于电力也有很多炒作。那个泡沫现在也还没破，我们发现电力很有用！ 讲真，深度学习已经创造了大量的价值——用于网络搜索，广告，语音识别，推荐系统等等——这些显然是不会消失的。深度学习，还有更广泛的
“清华北大也没有什么不好，”Jim说：“但我想趁年轻的时候多出去看看世界，多接触一下不同的文化和学术氛围。”
这是本月（2022年05月）编程语言的最新排行榜，Python独占鳌头，记得去年的好像是5月份之前，Python还一直屈居千年老二，后来跃居龙头宝座，就没变过。
数学专业，在大众化的眼光看来，毕业后的就业前景无非是当老师或者搞科研，这个专业似乎太古板且就业道路狭窄。然而，在AI时代，这些都是偏见，数学专业毕业生早已是互联网、金融界、IT界、科研界的“香饽饽”，数学专业的就业前景有你看不见的“前途似锦”! 数学专业的划分主要如下： 专业 基础数学(应用数学)概率论与数理统计(概率与统计精算)数学工程的科学与工程计算系专业概况数学系一般开设基础数学、应用数学两专业，而这两个专业方向基本是相通的，都是为培养数学和其他高科技复合型人才打下基础。基础数学学科较多地涉及：代
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