想成为百万年薪的AI工程师?你的数学过关了吗?

DotNetCore实战

共 986字,需浏览 2分钟

 · 2020-08-30



毕业这么多年,你是否一提到大学高数还依旧很烦躁?

想投身AI圈,看到搞算法还需要掌握数学,你是否突然间就头痛了呢?

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,首先要掌握必备的数学基础知识,具体来说包括:

  1. 线性代数:如何将研究对象形式化?

  2. 概率论:如何描述统计规律?

  3. 数理统计:如何以小见大?

  4. 最优化理论:如何找到最优解?

  5. 信息论:如何定量度量不确定性?

  6. 形式逻辑:如何实现抽象推理?

    ……

有一点是肯定的,绝大部分理工科,如果从研究层面来讲,数学都是要求非常高的。如果是做AI方向的程序员的话,要求就不是很高了。


对于AI方向的程序员而言,AI领域的所有方向都会用到线性代数和概率论,而离散数学,微积分等,用是会用到,但是以基础应用为主,并不要求非常难,某个函数你知道怎么积分就行。但是概率论非常非常重要,基本上人工智能里面的“智能”就靠概率来实现了哦。


那咱们来看看,大学学的数学你还记得啥,立马开启虐心模式吧!!!~


01

虐心一:线性代数


看看你答对了多少:

  1. D   2.  C  3.  B   4.  B


心痛没?心痛没?必须说第三遍,痛心没?

这才第一弹,还有第二弹哦,来来来,继续虐起来!!!

02

虐心二:概率论

先来看看答案吧

1.  C   2.  C   3.  D   4.  D


是不是很郁闷?都开始怀疑自己了?那几年上大学究竟在干嘛?是读了个假大学吗?

往事开始一幕幕的映入眼帘:

当年数学挂科,补考或者大四清考,眼巴巴请求老师救救你……

当年通宵备考背题,好不容易数学考及格,考完就早拜拜了……

当年数学还可以,甚至是高分者,但是现在都要感概已还给老师了……


AI我想你,但是我又担心,我没能力爱你!!!


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