對於人工智慧很多人都是不陌生的，現在我們的生活中也有很多的人工智慧產品。人工智慧的概念於1956年提出，經過幾十年的長足發展，現在的人工智慧已經在慢慢地進行普及，而越來越多的人也開始加入到人工智慧的行業，但想入行並不容易，學習人工智慧的相關知識是非常有必要的。而具備一定的數學基礎，對於學習人工智慧來說更是非常重要，因為數學的基礎知識蘊含著人工智慧問題的基本思想和方法，也是理解複雜演算法的必備要素，那麼我們應該具備哪些數學基礎呢？

人工智慧需要具備的數學基礎有很多，主要包括線性代數、機率論、形式邏輯、數理統計等，本文就為大家一一介紹一下這些學科及其用處。

（1）線性代數；基本上所有的理科生和部分文科生在大學期間都會學習這麼課程，它不僅僅是人工智慧的基礎，還是很多其它以現代數學為主要分析方法的眾多科學的基礎。線性代數的本質是將具體的事物抽象為數學物件，並描述其靜態或動態特性，在人工智慧領域，計算機處理生活中的事物採用的就是將具體抽象化的方法，因此線性代數非常重要。

（2）機率論；如果說線性代數著重於將具體事物抽象化，那麼機率論所著重的點就是生活中無所不在的可能性。在人工智慧領域，機率論透過對生活中的可能性進行建模分析處理，進而做出判斷或操作，由此可見，機率論的重要性絲毫不亞於線性代數。

（3）形式邏輯；在人工智慧概念最初提出的時候，這一理論的各位奠基者認為，理想的人工智慧應該是具有抽象意義的學習、推理和歸納的能力，這就需要一個認知的過程，如果我們將認知的過程定義為對符號的邏輯運算，那麼形式邏輯就是人工智慧的基礎，因為對於人工智慧來說，認知的本質是計算。

（4）數理統計；雖說數理統計是以機率論為基礎的，但其和機率論有著本質上的不同，數理統計著重研究的物件是未知分佈的隨機變數，你可以這樣理解，那就是數理統計是逆向的機率論。對於人工智慧來說，能夠對未知分佈的隨機變數進行研究分析，才是最重要的。

人工智慧對數學的要求不太大， 通常使用到的就是大學的數學基礎知識，就比如線性代數、機率論、統計學、圖論等。

人工智慧主要就是透過模擬人的智力來達到智慧效果的，主要對人的意識、思維的資訊過程的模擬，而數學基礎知識蘊含著處理智慧問題的基本思想與方法，也是理解複雜演算法的必備要素，所以要了解人工智慧，首先要掌握必備的高等數學基礎知識。

人工智慧是計算機學科的一個分支，而機器要能學習，它需要一個資訊處理中心，相當於人的大腦。學習思考，資料處理，對錯判斷，邏輯推理等智力行為都將在這裡進行。這個處理中心也是存放知識的地方，對已經學到的知識進行存放，需要時就把知識拿出來用。這個處理中心會接受外界的訊號輸入，資料處理完畢後把資訊輸出。這本質上和一個數學的函式差不多。

人工智慧當前有六個大的研究領域，包括自然語言處理、計算機視覺、機器學習、知識表示、自動推理和機器人學，這些研究方向都離不開數學知識，所以要想在人工智慧的研發領域走得更遠，紮實的數學基礎是必不可少的。但是，人工智慧雖然會對數學知識有要求，但是也不會太高的，所以即便是一些數學知識不太好的朋友，也是可以學習人工智慧技術的，因為在學習中，可以慢慢的補足自己的數學知識，並且在學習人工智慧的初期不會使用到特別複雜的數學問題，主要就是一些線性代數、機率論等基礎知識就可以了。

而如果想要學習人工智慧的話，還需要看現在自己處於什麼階段，如果還是剛畢業學生的話，那數學知識剛剛學完，自然可以應付人工智慧所使用到的數學知識，只需要把程式設計學好就行。