你觉得最伟大的数学家是谁

这是一个相当有争议的问题，因为不同的人有不同的看法。但是，在许多人看来，最伟大的数学家之一是阿基里斯（Archimedes）。他是古希腊时期的数学家，在数学、力学、几何学等领域都有显著的贡献。另外一位被认为是最伟大的数学家的是第十七世纪的斯特林（Isaac Newton），他是物理学和数学的巨匠，在许多领域都有重要的贡献。

相关问题

学习人工智能你认为最重要的是什么

我认为学习人工智能最重要的是建立坚实的基础知识和深入理解核心概念。以下是我认为最重要的几个方面：

1. 数学和统计基础：人工智能涉及到许多数学和统计的概念，如线性代数、概率论、统计学等。对这些基础知识的理解可以帮助你更好地理解机器学习算法和模型背后的原理。

2. 机器学习和深度学习：掌握机器学习和深度学习的基本概念、算法和模型是非常重要的。了解不同类型的算法（如监督学习、无监督学习、强化学习）以及它们的应用场景和优缺点，能够选择合适的算法来解决实际问题。

3. 编程技能：掌握至少一种编程语言（如Python）以及相关的数据处理和机器学习库（如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等）是必要的。编程技能可以帮助你实现和运行机器学习算法，处理和分析数据，以及构建人工智能模型。

4. 实践项目和实验经验：通过实践项目和实验经验，你可以将理论知识应用于实际问题，并且了解实际工作中的挑战和技巧。实践中遇到的问题和解决方法可以帮助你加深对人工智能的理解和掌握。

5. 持续学习和跟进最新进展：人工智能是一个快速发展的领域，新的算法、技术和应用不断涌现。持续学习和跟进最新进展是非常重要的，可以通过阅读论文、参加研讨会和培训课程等方式来保持更新。

综上所述，学习人工智能最重要的是打下坚实的基础，包括数学和统计基础、机器学习和深度学习知识、编程技能，并通过实践项目和持续学习来不断提升自己。

最难的数学模型是什么

很难说最难的数学模型是什么，因为数学模型有很多种类型，每种类型都有不同的难度。例如，对于某些人来说，微积分可能是最难的数学模型，而对于其他人来说，抽象代数可能是最难的。另外，难度也可能取决于个人的背景和兴趣。有些人可能对某些数学模型感兴趣，因此学习起来并不困难，而对于其他人来说，同一个模型可能会很难学。所以，最难的数学模型是相对的，取决于个人的背景和兴趣。