做爲一個普通的人工智能工程師，須要具有什麼樣的數學基礎？

做爲一個普通的人工智能工程師，不是全部的數學都須要。可是更多的數學知識和能力歷來不是多餘的。從本質上講，機器學習的算法核心仍是數學，人工智能的覆蓋面更普遍一些，須要瞭解一些邏輯。 對於數據挖掘、人工智能、模式識別主要是高等數學（微積分、優化）、線性代數、機率與統計這三門是很是重要並且必要的數學基礎。html 很難相信不懂什麼是高斯分佈能夠用貝葉斯方法作推理，不懂線性代數能夠理解高維空間流形，不懂微

>>阅读原文<<