人工智能中的数学学什么（人工智能的数学理论）

人工智能中的数学包括许多分支,例如线性代数、微积分、概率论、统计学、优化理论、机器学习、深度学习等。
在机器学习中,数学被用来开发各种算法,包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习算法使用概率论和统计学来建模数据,而无监督学习则使用线性代数和微积分来建模空间。强化学习算法则使用优化理论来求解最优行为。
在深度学习中,数学被用来构建神经网络模型,包括线性代数、微积分和概率论。深度学习中的神经网络模型通常使用卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等算法。
此外,在人工智能中,数学还被用来解决各种交叉问题,例如如何将多个领域的问题结合起来,如何计算和解释各种机器学习算法的性能和结果等。