Es difícil saber qué matemáticas se necesitarán para problemas avanzados antes de resolver, pero aquí hay algunos ejemplos:
- La teoría de la medida y la teoría de la probabilidad son la base de todo el razonamiento probabilístico.
- La topología se ha vuelto muy importante para el análisis de datos topológicos.
- El análisis de Fourier es importante para la teoría del aprendizaje (se utiliza para comprender la sensibilidad de las funciones y lo difícil que es aprenderlas),
- El aprendizaje múltiple requiere una comprensión profunda de la geometría múltiple.
- La teoría de grupos y las algebraicas ( como las álgebras de Lie ) se usan ampliamente en el reconocimiento de patrones en la teoría de descomposición de imágenes donde la topología es muy necesaria.
- ¿Qué recursos y temas habría en un plan de estudios para aprender Inteligencia Artificial a través de recursos de código abierto?
- ¿La inteligencia artificial es solo sobre software?
- ¿Cuáles son algunas desventajas de la inteligencia artificial?
- ¿Qué te frustra sobre el futuro de la inteligencia artificial?
- Después de ver Persona de interés, estoy interesado en la inteligencia artificial. ¿Cómo procedo?
