数学不好，学人工智能学哪方面

学习人工智能的数学基础是甚么

对于零基础学习者而言，首要任务是掌握高等数学基础，包括数据分析、线性代数及矩阵等知识。这为后续学习打下坚实基础，避免跳跃式学习导致的知识体系不连贯。Python语言因其丰富的库和强大的兼容性，成为学习人工智能不可或缺的部分。

门槛数学基础是人工智能领域的基石。无论是处理大数据还是开展人工智能研究，关键都在于数据的整理和分析，这就离不开数学知识。

人工智能需要扎实的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论数理统计和随机过程、离散数学以及数值分析。这些数学知识不仅是处理智能问题的基石，也是理解复杂算法不可或缺的元素。掌握这些数学知识，能为深入学习人工智能技术打下坚实的基础。此外，算法的积累也非常重要。

数学基础：掌握线性代数、概率论与数理统计、图论等数学分支的核心概念。 计算机科学：了解操作、Linux、网络原理、编译原理、数据结构和数据库管理的基础。 编程语言：熟练使用C/C++、Python、Java等编程语言，为人工智能编程提供支持。

人工智能的学习和发展离不开坚实的数学基础。高等数学、线性代数、概率论与数理统计、随机过程以及离散数学等学科，不仅构成了处理智能问题的基本思想与方法，还为理解复杂算法提供了必要的。现代人工智能技术的核心，大多建立在数学模型之上，因此，想要深入了解人工智能，必须掌握这些数学基础知识。

学人工智能要什么基础？数学是人工智能必备的基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。而且在各种算法以及程序语言都需要基于数学的计算方法。对于数学基础，需要掌握到高等数学、线性代数、概率论数理统计和随机过程、离散数学、数值分析等等。