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翌日,上午有一节高数课,林涛哥几个起床洗漱后,早餐也没来得及吃,直接去二号教学楼阶梯教室上课了。
上一学期的高数林涛自己是堪堪过及格线,差点就要去补考了。
虽然高中他自己数学成绩还不错,但是上大学后那可就真是一塌糊涂,上课看小说的人,能期望有多好的成绩。
今天这节高数课来的人还挺齐,高数老师对于课前点名执行的很严格,一个个学渣们对于平时成绩必须看重。
林涛宿舍几人坐在中间靠后的位置,开始上课后,老师就开始发挥了,黑板上慢慢被各种数学推导公式填充,看着真的有点头大。
说实话林涛自己也看不太懂,毕竟离开学校好些年了,该还回去的那是一点没留下。
想起自己的编程目标,林涛忽然有点头大,数学是自己绕不过去的一个坎,在人工智能领域,所有重大进步的背后,都有数学的身影。
线性代数、微积分、博弈论、概率、统计、高级逻辑回归和梯度下降等概念都是数据科学的主要基础。
数学有助于理解逻辑推理和关注细节,它增强了代码在压力下思考的能力。
数学概念给出了假想问题或虚拟问题的真实解答,它是关于结构、开发原则的,即使在代码中做了任何更改,这些原则仍然是正确的。
构成人工智能蓬勃发展的数学的三个主要分支就是线性代数、微积分和概率。
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