五分钟搞定人工智能数学之高等数学
ERROR1820(HY000):YoumustresetyourpasswordusingALTERUSERstatementbeforeexecutingthisstCSDN-Ada助手:非常感谢博主分享这篇博客！遇到ERROR1820(HY000)需要重设密码的问题时，一定要按照ALTERUSER命令来重设密码。这篇博客对于MySQL数据库的用户来说十分有用。接下来，我们期待博主继续为我们带来更多高质量的技术博文！如果需要主题建议，我们推荐博主写一篇关于MySQL数据库的简单入门指南，为初学者提供更好的学习方法。为了方便博主创作，提高生产力，CSDN上线了AI写作助手功能，就在创作编辑器右侧哦～（https://mp.csdn.net/edit?utm_source=blog_comment_recall）诚邀您来加入测评，到此（https://activity.csdn.net/creatActivity?id=10450&utm_source=blog_comment_recall）发布测评文章即可获得「话题勋章」，同时还有机会拿定制奖牌。
var.detach().numpy()instead.pytorchTensor转numpy报错Kattlin_gsc:请问我转cpu以后，输入以上两行代码报错这个，是怎么回事呀，Attempttofreeinvalidpointer0x3e0638043e1e6247
为什么数学对人工智能至关重要
线性代数有助于产生新的想法，这就是为什么它是人工智能科学家和研究人员必须学习的东西。他们可以用标量、向量、张量、矩阵、集合和序列、拓扑、博弈论、图论、函数、线性变换、特征值和特征向量的概念来建立模型。
向量
矩阵理论
在科幻电影中，你通常会看到，通过执行一些类似于神经系统的计算结构，产生了一个神经网络，它生成神经元之间的连接，以匹配人类大脑的推理方式。将矩阵的概念引入到神经网络的研究中
神经网络可以通过形成三层人工神经元来实现非线性假设：
1.输入层
2.隐藏层
3.输出层
人工智能科学家根据神经网络的隐藏层数量及其连接方式对其进行分类
这些人工神经元可以形成神经网络，这花了大约20年的时间才发现。
特征向量
搜索引擎排名的科学是建立在数学科学的基础上的。页面排名，这正是谷歌作为一家基于数学视角的公司的基础。页面排名是一种算法，最初由拉里·佩奇和谢尔盖·布林在他们的研究论文《大型超文本Web搜索引擎的剖析》中提出。在这一巨大突破的背后，使用了数百年来众所周知的特征值和特征向量的基本概念。
机器人爬虫程序首先检索网页，然后通过分配页面排名值对其进行索引和编目。每个页面的可信度取决于该页面的链接数。
给定页P的秩r（P）假定为，
为了得到收敛速性和收敛速度，对矩阵P进行了调整。当矩阵P的和达到1时，称之为行随机矩阵。页面等级迭代表示一个马尔科夫链的演化，其中web有向图表示为转移概率矩阵P。
它显示了随机浏览者在三个页面中任意时间点的概率。
首先建立一个二元邻接矩阵来表示链路结构，然后将其规范化为概率矩阵。
要计算页秩，必须求解线性系统的特征向量问题，
随机矩阵P的特征值可以假定为1>λ1≥λ2≥…=λn，
V1，V2，V3，…，Vn是对应的特征向量。
经过收敛过程，矩阵P的主特征值应满足λ=1，
这是马尔可夫模型的稳态分布。
PageRank收敛过程如图所示，
这就是Google自动描述每个站点的页面排名值的方式。
微积分
微分学、多元微积分、积分学、梯度下降法的误差最小化和最优化、极限、高级逻辑回归都是数学建模中用到的概念。一个精心设计的数学模型被用于生物医学领域，以高保真度模拟人类健康和疾病的复杂生物学过程。
硅模型是人工智能方法在生物医学中的应用，是一种完全自动化的模型，不需要人体样本、动物实验、临床试验或实验室设备。模型中使用了一个微分数学方程来检验新的力学假设和评估新的治疗靶点。它是最便宜和最方便的方法来研究人类生理学，药物反应，和疾病更准确地通过操纵数学模型参数。
概率
在人工智能的世界里有很多抽象的问题。你可能会经历许多形式的不确定性和随机性。概率论提供了处理不确定性的工具。为了分析一个事件发生的频率，使用了概率的概念，因为它被定义为一个事件发生的机会。
让我们考虑一个机器人。机器人只能向前移动一定的时间，但不能移动一定的距离。为了让机器人前进，科学家们在它的程序设计中使用了数学。离散随机变量、连续随机变量、贝叶斯公式和归一化是一些概率论的概念，它们与线性代数的其他概念一起用于机器人导航和移动。数学和机器人是广泛的领域，我将在下次详细讨论。
最后忠告：
不管你是想成为一名机器学习工程师、数据科学家还是机器人科学家，你都需要精通数学。数学可以提高分析思维能力，这在人工智能中是至关重要的。人工智能科学家认为，人们对人工智能的看法是，它完全是魔法，但它不是魔法，而是创造所有发明背后的魔法的数学。所以，要在如今这个人工智能驱动的世界中占据领导地位，你需要有很强的数学天赋。返回搜狐，查看更多
人工智能的学习，需要学习哪些算法和数学知识呢需要什么学历
https://www.toutiao.com/a6661754579887063566/
根据《人工智能影响力报告》显示：
人工智能科学家主要毕业于清华大学、中国科学院、中国科技大学、麻省理工大学、北京大学等知名学校，学历上看，73%的人工智能科学家都拥有博士学历，可见人工智能领域是高端人士的聚集地，普通人根本玩不了，你有没有瑟瑟发抖呢？
学习人工智能需要具备最最最总要的是学习态度和学习能力，毕竟是前沿科学行业，其次才是数学知识和编程能力，数学知识如果你是做学问做算法突破，那么对于你的数学能力要求是相当高的，如果是做工程等，数学这块要求并不高，大概大专文化水平就行。而编程能力是后面长期累积的，这个不是必要条件
首先要掌握必备的数学基础知识，
具体来说包括：
线性代数：如何将研究对象形式化？
概率论：如何描述统计规律？
数理统计：如何以小见大？
最优化理论：如何找到最优解？
信息论：如何定量度量不确定性？
形式逻辑：如何实现抽象推理？
线性代数：如何将研究对象形式化？
事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。
着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看，线性代数要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是n维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。
总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。
概率论：如何描述统计规律？
除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。
同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的，模型参数要靠最大似然估计计算；贝叶斯学派认为先验分布是随机的，模型参数要靠后验概率最大化计算；正态分布是最重要的一种随机变量的分布。
数理统计：如何以小见大？
在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。
虽然数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律；数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量，研究方法是对随机变量进行独立重复的观察，根据得到的观察结果对原始分布做出推断。
用一句不严谨但直观的话讲：数理统计可以看成是逆向的概率论。数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质；推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量；参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数，包括点估计和区间估计；假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断，常用于估计机器学习模型的泛化错误率。
最优化理论：如何找到最优解？
本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值(最小值)的数值。如果把给定的目标函数看成一座山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径的过程。
通常情况下，最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数的最小值；在线性搜索中，确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数；置信域算法的思想是先确定搜索步长，再确定搜索方向；以人工神经网络为代表的启发式算法是另外一类重要的优化方法。
信息论：如何定量度量不确定性？
近年来的科学研究不断证实，不确定性就是客观世界的本质属性。换句话说，上帝还真就掷骰子。不确定性的世界只能使用概率模型来描述，这促成了信息论的诞生。
信息论使用“信息熵”的概念，对单个信源的信息量和通信中传递信息的数量与效率等问题做出了解释，并在世界的不确定性和信息的可测量性之间搭建起一座桥梁。
总之，信息论处理的是客观世界中的不确定性；条件熵和信息增益是分类问题中的重要参数；KL散度用于描述两个不同概率分布之间的差异；最大熵原理是分类问题汇总的常用准则。
形式逻辑：如何实现抽象推理？
1956年召开的达特茅斯会议宣告了人工智能的诞生。在人工智能的襁褓期，各位奠基者们，包括约翰·麦卡锡、赫伯特·西蒙、马文·闵斯基等未来的图灵奖得主，他们的愿景是让“具备抽象思考能力的程序解释合成的物质如何能够拥有人类的心智。”通俗地说，理想的人工智能应该具有抽象意义上的学习、推理与归纳能力，其通用性将远远强于解决国际象棋或是围棋等具体问题的算法。
如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算，人工智能的基础就是形式逻辑；谓词逻辑是知识表示的主要方法；基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理能力的人工智能；不完备性定理向“认知的本质是计算”这一人工智能的基本理念提出挑战。
人工智能时代需要“更全面的人”
当知识的学科界限越来越模糊，尤其是在GhatGPT等新技术的冲击下，传统的大学通识教育聚焦的所谓能力培养，还能称为“能力”吗？原先强调的素养还能称为“素养”吗？大学通识教育所秉持的“知识观”，又该如何重塑？近日，多位来自全国知名高校的学者在复旦大学展开讨论
“ChatGPT只用了短短半年就从文科生变成了理科生，从普通学生变成了尖子生——这直接颠覆了我去年此时的想法。当时我还认为，人工智能不可能这么快就改变世界。”复旦大学副校长徐雷出于好奇，不久前和ChatGPT开展了一次讨论，即人工智能时代如何开展通识教育。结果，ChatGPT很快给出了8个通识教育的培养目标，从文化素养、技术能力再到批判性思维、人文、伦理等，总结得清清楚楚。
看到这份总结后，复旦大学通识教育中心主任孙向晨教授也忍不住感慨：“这个回答已超出我们对人工智能的预期，看上去甚至比我们思考得还周全。”
当知识的学科界限越来越模糊，尤其是在GhatGPT等新技术的冲击下，传统的大学通识教育聚焦的所谓能力培养，还能称为“能力”吗？原先强调的素养还能称为“素养”吗？大学通识教育所秉持的“知识观”，又该如何重塑？近日，多位来自全国知名高校的学者在复旦大学展开讨论。
人工智能越来越像人，关注“人”的通识教育面临新挑战
在国内不少高校，通识教育已探索20多年。如何应对信息技术迅猛发展带来的冲击，学界掀起又一轮关于“升级”通识教育的讨论。
过去，人们常常诟病教育把人培养得越来越像机器，但在人工智能已经越来越像人的时代，如何把人培养得更全面，而不是把人培养得像机器，已经从“一个重要的问题”变成“一个迫切需要解决的问题”。
“当工具变得如此强大时，我们为什么还要在这里上课？谁还来上课？”在徐雷看来，这将是所有高校面对的问题。展望未来，他指出，唯有让技术更人文，才能让人工智能与人类共存，而通识教育就是推动人文与科学融合、对话的有效路径。
同时，人工智能的发展，也给大学专业教育带来更大挑战。徐雷举例道，眼下正是大学招录季，今年，人工智能专业成为最热门的专业，但就全球来看，人工智能发展也给各行业带来冲击，而首当其冲的就是较低层级的算法工程师。由此，大学也有必要思考：面向未来社会，人的价值该如何体现？大学对人才培养的传统定义或有必要“刷新”，通识教育似乎也走到了改革的十字路口。
事实上，通识教育20世纪40年代兴起于美国一些精英学府，其核心理念正是倡导培养学生的批判性思维等综合能力，而不是培养工具式的人，这一教育理念此后也得到全球高校的认可。
在国内高校，随着通识教育纷纷落地生根，过去20多年来，不少大学在探路过程中，也始终存在一些不同的看法。但不论是清华大学的“无专业门槛、有学理深度”的通识课程探索，还是复旦大学推出的“人文科学相互交融”的通识教育核心课程建设、中国政法大学推行的文明史与法学教育融合的通识课程实践等等，基本都强调培养学生广博的视野、具备换位思考的能力，懂得从不同的视角看待问题，对世界怀有更大的包容性。
就业“专业对口”，将越来越难实现
“无论你是否喜欢，人工智能的快速迭代，将给人类社会带来巨大的变化。”超星集团创始人、董事长史超分析，技术的发展也将直接对大学生就业产生“变数”。
过去，企业经常抱怨大学培养的人才和行业岗位的需求不对接，而放眼未来，不少高校毕业生就业时希望的所谓“专业对口”，将越来越难实现；另一方面，企业的用人需求也将发生变化，从过去简单把招聘的人看作劳动力，到今后越来越重视人的洞察力。
“这也提醒我们，大学的通识教育不应该再为了帮助学生从事某个职业做准备，而是应该为学生未来能应对不同的职业需求、实现终身发展做准备。”在史超看来，这实际上也意味着，大学通识教育中原本就重视的批判性思维能力的培养，将愈发重要。所谓批判性思维，即是帮助学生理解看到的世界并对它进行评估、分析、推理、创造的能力，具备理解问题本质的能力。这也对高校整个课程体系改革提出了新的要求。
亚马逊云科技上海人工智能研究院院长张峥教授曾在上海纽约大学任教，既是人工智能科学家又是工程师，业余时间也是文学艺术的发烧友。在他看来，通识教育不只是让学生获取独立科目的知识。在社会中，让每一位工作者在行业中游刃有余的,其实是从不同的专业训练中获得的“专业通识”。而且，每一种专业有各自的专业通识。比如，科学家相信纷繁复杂现象的背后存在着简洁明快、具有强预测力的模型；工程师认为“魔鬼在于细节”，对复杂性有着深刻的理解，致力于打造平衡细节和性能的产品；艺术和人文学者则更关注叙事结构、叙事能力和叙事自由；金融类人才关心投入和产出，对人的非理性的理解甚至超过心理学家……
张峥直言，目前，专业通识在大学教育中既不相通，也不通用。如果专业通识无法下沉为普惠教育的一部分，最终，我们的教育很可能会培养出大量“只拥有单一视角的人才”，难以适应未来的发展。
“数字赋能高等教育”将有全新内涵
“人工智能技术的发展，影响的不仅是学生，还有老师。”南京大学本科生院常务副院长徐骏介绍，今年9月，哈佛大学的人工智能CS50bot就将进入计算机课程，成为学生的“导师”。某种程度上说，“精力无限”的人工智能导师可以适应每一个学生的学习水平和学习进度，为个性化教育的实施带来可能。
徐骏认为，放眼未来，我们更需要思考，如何利用人工智能重新组织通识教育，包括推进跨学科学习、无边界学习等。
在徐雷看来，人工智能的快速发展，也将使“数字赋能高等教育”衍生出新的内涵，尤其对于更关注学生能力培养的通识教育而言，“系统升级”正当其时。
“人工智能加持下的数字赋能，绝不是传统的慕课，或者共享通识课程。”徐雷举了个例子，国外已有大学联盟开发人工智能帮助学习的大模型，通过对学生学习过程设置的80个观测点，每周提供个性化的学习报告，大大提升了学生的学习效果。
徐雷说，人工智能可能使大学通识教育的形态发生改变，比如，推动教师共同体的构建，让最有趣的老师和同学之间互相激发。当然，优秀的老师之间也会产生同行压力。当最优秀的人群聚集在一起，达到临界状态，必然会产生“化学反应”，最终激发创新思维的诞生。（记者姜澎）
分享我对人工智能的理解
为什么选择分享这个画图。最近chartGPT很火，火到无论是贴吧、知乎、百度还是从朋友的聊天、路人的谈论，都是这个。最近百度AI也是升级了各种智能语音识别，图像识别，人脸识别，人脸验证等等。分享也是一个学习的过程，作为一个IT行业的从业者，了解行业的现状也显得很重要。 互联网行业的ABCD已经说了很多年了。A就是AI，也就是人工智能，如机器人、chartGPT，下棋的阿法狗等。B就是BlockChain，也就是区块链，区块链的核心是去中心化和链条，加密技术等。典型的代表有BTC、Itherann，比特币，以太币。C就是Cloud，也就是云计算，如阿里云、腾讯云、百度云等等，国内各大互联网巨头几乎都有提供云服务、小公司都是直接用云而不是自己去构建云。D就是Date，也就是大数据，大数据的流程是首先收集数据，然后分析数据，得出新数据，大数据对于普通人来说并不陌生，购物网站的智能推送，内容推荐，物品推荐，广告计算，智能城市，数据分析等都属于大数据的范畴。 人工职能的定义是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术科学。其诞生于1956年的美国。当年夏天的智能研讨会上，麦卡锡提出人工智能。20世纪50-70年代是人工智能的黄金时代，国内刚确定社会主义经济制度。1950年科幻作假艾萨克-阿西莫夫的《我的机器人》中的机器人三大定律就是当时的背景下创作出来的。 1956年马文-明斯基 采用自上而下的方法，用控制人脸行为的规则为计算机编程、模拟大脑的学习行为。 1968年《太空漫游》想象人工智能的未来，预测很快会达到人类水平，也反应出当时人们对于人工智能的担忧。 1969年夏奇机器人是第一个通用的移动机器人，能通过对周围环境的推理决定自己的行为。 1990年从自下而上的方法论中找到灵感、并且应用于神经网络领域。 1997年深蓝机器人在国际象棋中和加里-卡斯珀罗夫对弈。IBM公司生产的这个机器人的计算速度达到2亿次/秒，引入战略思考。 2002年第一个家用机器人。家用机器人目前常见的有扫地机器人，执行特定任务。 2005年的战争机器人、在伊拉克和阿富汗的战场上。 人工智能的领域： 1智能制造：工业4.0时代的推进、传统制造业。智能设备、智能工厂、智能服务等。 2深度家居： 物联网技术+软硬件+云平台。 3智能金融：自动获客、身份识别、大数据风控、客服等。 4智能医疗：辅助诊断、医疗映像、药物开发。 5智能教育：数字化、网络化的教育。 6智能安防：人体、行为、车辆、图像分析。 7智慧物流 8交通 9零售人工智能的技术：人工智能的技术包括机器学习，如决策树、神经网络、聚类分析等。深度学习如神经网络、模拟大脑神经网络、实现自主学习，卷积、递归神经网络，生成或对抗网络。自然语言处理，分析处理和生成自然语言，机器翻译，聊天机器人。知识图谱，实体抽取、关系抽取、知识聚合、知识存储和知识推理。视觉、图像分类、目标检测‘语义分割，运动捕获等。 我们普通人如何利用人工智能呢。可以从如下几个方面： 1搜索引擎的自然语言处理。 2智能手机的语言助手、翻译、图片识别。 3智能家居设备。 4在线购物和比价、推荐系统。 5健康管理。 6工作和学习、办公软件、在线教育、学习管理系统等 7娱乐方面：AI的个性化推荐内容，满足个人喜好。 8投资理财 9语言学习，AI翻译，AI写作 10社交互动常用软件如：chartGPT，万卷，AInoval。