数学好会对学习人工智能深度学习有帮助吗？

人工智能是一个多学科和多种技能结合的产物，人工智能的研究内容包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在人工智能中机器学习和深度学习很重要的。深度学习是机器学习现在比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。

一、人工智能需要掌握的高等数学知识

学习人工智能的知识比较多，需要有高等数学、计算机及机器学习以等方面的知识。其中，学好数学知识是很关键的。

1、高等数学：微积分、高维函数的微积分，尤其是微分的部分。

2、线性代数：向量和矩阵运算，矩阵求逆，相似矩阵，矩阵的特征值和特征向量，行列式等。

3、数理统计：基本的数值计算，如线性回归和最小二乘，误差控制等。概率、期望，方差，协方差等基本概念。常见的概率分布，条件概率的链式法则，贝叶斯公式，极大似然估计等。

二、数学与深度学习的关系

深度学习是机器学习的子领域。而线性代数是有关连续值的数学。许多计算机科学家在此方面经验不足（传统上计算机科学更偏重离散数学）。想要理解和使用许多机器学习算法，特别是深度学习算法，对线性代数的良好理解是不可或缺的。

深度学习背后的核心数据结构是标量、向量、矩阵、张量。让我们通过编程，使用这些数据结构求解基本的线性代数问题。

三、机器学习需要的数学及相关知识

机器学习包括回归算法、决策树、随机森林和提升算法；数据分析的Aprior算法和关联规则等。机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。

所以，数学基础好对学习人工智能、机器学习以及深度学习等都是很重要的。