要学好人工智能，建议打好如下数学基础： 线性代数是入门必修，关键的矩阵运算和奇异

要学好人工智能，建议打好如下数学基础： 线性代数是入门必修，关键的矩阵运算和奇异值分解得精通；微积分也不能落下，导数、偏导数、梯度，外加泰勒展开式这些。 说到底，人工智能就是基于数学的一门学问。 那些高大上的算法框架，核心还得看数学力。 比起花哨的构图，数学硬实力才是王道。 微积分跟线性代数双管齐下，是算法效率和理解度的关键。 说到这儿，突然想起之前学优化理论的时候，发现梯度下降这玩意儿还真挺有意思。 就跟爬山似的，算法得摸黑找最陡的下坡路，走一步算一步，最后摸到谷底就算捡着宝了。 不过有时候也会栽坑里，比如碰上特别扁的峡谷，就跟喝醉了一样来回晃悠，死活下不去。 这时候牛顿法就出来救场了，直接上二阶导数算抛物线轨迹，一步跨老远，省得磨蹭。 不过代价就是算得脑壳疼，数据量稍微大点儿，电脑都得跟着冒烟。 搞算法的朋友应该都懂，调参的时候最怕碰上梯度消失或者爆炸。 眼瞅着模型死活不收敛，结果一查全是学习率惹的祸。 这时候反而觉得手动画曲线更靠谱，比那些自动调参工具实在多了。 不过说到底，数学这东西就是得多练，光看理论不实操，永远摸不透它的门道。