基础学科

数学是构筑人工智能大厦不可或缺的基石，为理解和发展AI算法提供了严谨的理论框架。其中，几个关键分支尤为重要。 线性代数：处理向量、矩阵和高维数据的基础，是深度学习模型（如神经网络）中数据表示和变换的核心。 概率论与统计学：为机器学习中的不确定性建模、推理和预测提供了方法论，是许多算法（如贝叶斯网络）的理论支撑。 微积分：尤其是优化理论中的梯度下降法等，是训练…