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人工智能和机器学习是工程学的分支，数学和科学是其基础。人工智能逐渐成为我们生活的一部分。在我们意识到之前，人工智能已成为必需品。我们生活中的其他一切都已经依赖它。在学习数学和人工智能时，它们通常表现为不连贯的领域，而它们是同一棵树的两个必要分支。它们中的任何一个单独产生都只能产生虚无缥缈的结构，或例行程序和临时/突发程序。出于同样的原因，必须从较低的教育水平逐步学习这两个学科，因为它们是自然联系在一起的。数学在构建编程基础方面发挥着重要作用。当我们设计这些深度学习或人工智能算法时，这些理论用于对基础数据做出假设。了解关键的概率分布对我们来说很重要。机器学习由四个关键概念驱动，即统计学、线性代数、概率和微积分。虽然统计概念是每个模型的核心部分，但微积分可以帮助我们学习和优化模型
数学在人工智能中的应用及...
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