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2021-06-29
本人本科生,数学系有各种各样的数学课,感觉这辈子都学不完的。对于人工智能来说,哪些数学会更重要一些?哪些不太重要?比如统计好像很重要的样子,所以是不是要学实分析、测度论、泛函分析、概率论、信息论之类的学科?听说统计后面还会用到很多代数和拓扑,有Algebraic statistic和Topological data analysis。这些跟人工智能关系紧密吗?回归分析、随机过程、时间序列、非参数分析这些统计专业课是不是非常有用?好像机器学习理论会用到傅立叶分析?还听说流形学习很火,所以微分几何很有用?还听说还有一个新领域叫信息几何?听说图像方面会用到李代数?不过这些已经不可能学完了。所以本科阶段学哪些方面的课程?应该在哪些方面打基础?大佬们有什么建议吗?
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2021-6-30 13:26:45
别听人瞎吹,想学到现在大多数搞AI的人的水平,初等数学就够了。虽然好多论文喜欢数学公式满天飞,各种条件概率变来变去,其实就是符号写得太乱,好多都是简单的推导,应该写成“显然”,讲的都是特别简单明了的事情。至于想突破现有的AI,缺的不是数学,而是理解和远见,遇到问题再去学相应的数学都来得及。
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