畢業這麼多年，你是否一提到大學高數還依舊很煩躁？
想投身AI圈，看到搞算法還需要掌握數學，你是否突然間就頭痛了呢？
人工智能技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數學基礎知識，具體來説包括：
線性代數：如何將研究對象形式化？
概率論：如何描述統計規律？
數理統計：如何以小見大？
最優化理論：如何找到最優解？
信息論：如何定量度量不確定性？
形式邏輯：如何實現抽象推理？
……
有一點是肯定的，絕大部分理工科，如果從研究層面來講，數學都是要求非常高的。如果是做AI方向的程序員的話，要求就不是很高了。
對於AI方向的程序員而言，AI領域的所有方向都會用到線性代數和概率論，而離散數學，微積分等，用是會用到，但是以基礎應用為主，並不要求非常難，某個函數你知道怎麼積分就行。但是概率論非常非常重要，基本上人工智能裏面的“智能”就靠概率來實現了哦。
那咱們來看看，大學學的數學你還記得啥，立馬開啓虐心模式吧！！！~
01 虐心一：線性代數
看看你答對了多少：
D 2. C 3. B 4. B
心痛沒？心痛沒？必須説第三遍，痛心沒？
這才第一彈，還有第二彈哦，來來來，繼續虐起來！！！
02 虐心二：概率論
先來看看答案吧
1. C 2. C 3. D 4. D
是不是很鬱悶？都開始懷疑自己了？那幾年上大學究竟在幹嘛？是讀了個假大學嗎？
往事開始一幕幕的映入眼簾：
當年數學掛科，補考或者大四清考，眼巴巴請求老師救救你……
當年通宵備考背題，好不容易數學考及格，考完就早拜拜了……
當年數學還可以，甚至是高分者，但是現在都要感概已還給老師了……
AI我想你，但是我又擔心，我沒能力愛你！！！
不要着急，看過來哦！基於AI實際項目算法中數學能力需求，我們為忘記數學想學AI的你精心準備了一套AI數學基礎教程資料。
備註【AI數學】領取
【來源：EETOP】
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