工科cs/ai的科研究竟是需要什么样的数理基础?
2024-11-25 阅读 14
工科领域，特别是计算机科学和人工智能领域的科研通常需要一定的数学和统计学基础。以下是一些常见的数理基础知识：
1. 离散数学：包括集合论、图论、逻辑和概率论等，这些知识在算法设计、数据结构和网络等领域都有广泛的应用。
2. 线性代数：矩阵运算、特征值分解、奇异值分解等在机器学习、图像处理和数据挖掘等领域中扮演着重要角色。
3. 微积分：在优化算法、机器学习模型训练等方面有重要应用，例如梯度下降算法就是基于微积分的。
4. 概率论与统计学：在机器学习、数据分析和模式识别等领域中起着至关重要的作用，例如贝叶斯统计、假设检验等。
除了以上数学基础知识外，对于人工智能领域的研究，还需要掌握深度学习、神经网络等相关知识。总的来说，数学和统计学是工科cs/ai科研中不可或缺的基础，对于理解算法原理、设计模型和解决实际问题都有着重要的作用。
更新于 2024年11月25日
