AI入门之旅：从基础知识到实战应用(二)

一、人工智能必备基础知识

1. 数学基础

线性代数、概率统计和微积分等数学学科在人工智能（AI）中起着至关重要的作用，并在各种应用场景中发挥着关键作用：

1. 线性代数（Linear Algebra）：

   • 在人工智能中，线性代数用于表示和处理大规模数据的数学模型。
   • 线性代数提供了描述向量、矩阵和线性变换的理论基础，是深度学习和机器学习算法的基础。
   • 应用场景包括图像处理、语音识别、自然语言处理等领域，例如使用矩阵表示图像和文本数据，进行特征提取和分类。

2. 概率统计（Probability and Statistics）：

   • 概率统计用于描述和分析随机现象，并提供了推断和决策的理论基础。
   • 在机器学习中，概率统计用于建立概率模型、进行参数估计和推断，从数据中提取模式和规律。
   • 应用场景包括数据分析、模式识别、异常检测等领域，例如使用贝叶斯推断进行文本分类和推荐系统。

3. 微积分（Calculus）：

   • 微积分是研究变化和率量的数学学科，包括微分和积分。
   • 在人工智能中，微积分用于优化算法、求解方程和推导模型。
   • 应用场景包括优化算法、神经网络训练、自适应控制等领域，例如使用梯度下降法优化神经网络