作为一名[db:标签]通[db:标签]人工智能工程师，并非所有的数学都是必需的。但是更多的数学知识和能力从来都不是多余的。本质上，机器学习算法的核心仍然是数学。人工智能涵盖的范围更广，需要理解一些逻辑。对于数据挖掘，人工智能，模式识别主要是高等数学(微积分，最优化)，线性代数，概率和统计，这些都是非常重要和必要的数学基础。
很难相信如果你不知道什么是高斯分布，你可以用贝叶斯方法进行推理，如果你不知道线性代数，你可以理解高维空间中的流形，如果你不知道微积分，你可以理解反向传播，如果你不知道最优化，你可以理解SVM。这些必要的数学基础也是普通教授在讲授机器学习和数据挖掘时反复回顾的内容。甚至许多课程都需要花很多时间来确保学生有这样的基础。
当然，如果你在离散数学、复变函数、图论、运筹学等方面有更好的基础。机器学习中的许多困难都可以解决。当然，如果你想深入研究统计机器学习理论，你可以学习更多关于测量理论、决策理论和随机过程的知识。如果你学习归纳逻辑编程和知识映射，你可以学习一阶逻辑、多值逻辑甚至模糊逻辑。如果它涉及经济或社会方面，你可以学习博弈论。许多最新的研究都是基于计算游戏。
在不久的将来，智能生命肯定会完全进入我们的生活。有兴趣进入未来前沿产业的朋友可以收集智能生命，及时获取前沿信息和人工智能、大数据、云计算和物联网的基础知识。让我们携手引领人工智能的未来！
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