人工智能需要哪些高级的数学知识

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本人本科生，数学系有各种各样的数学课，感觉这辈子都学不完的。对于人工智能来说，哪些数学会更重要一些？哪些不太重要？比如统计好像很重要的样子，所以是不是要学实分析、测度论、泛函分析、概率论、信息论之类的学科？听说统计后面还会用到很多代数和拓扑，有Algebraic statistic和Topological data analysis。这些跟人工智能关系紧密吗？回归分析、随机过程、时间序列、非参数分析这些统计专业课是不是非常有用？好像机器学习理论会用到傅立叶分析？还听说流形学习很火，所以微分几何很有用？还听说还有一个新领域叫信息几何？听说图像方面会用到李代数？不过这些已经不可能学完了。所以本科阶段学哪些方面的课程？应该在哪些方面打基础？大佬们有什么建议吗？

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关键词：人工智能 数学知识 Topological statistic algebraic

别听人瞎吹，想学到现在大多数搞AI的人的水平，初等数学就够了。虽然好多论文喜欢数学公式满天飞，各种条件概率变来变去，其实就是符号写得太乱，好多都是简单的推导，应该写成“显然”，讲的都是特别简单明了的事情。至于想突破现有的AI，缺的不是数学，而是理解和远见，遇到问题再去学相应的数学都来得及。