人工智能需要哪些数学基础

人工智能需要以下数学基础：

1. 线性代数：线性代数是人工智能中最基础的数学学科之一，涉及到矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量等概念，是深度学习中很重要的一部分。

2. 概率论和统计学：概率论和统计学是人工智能中另一个重要的数学学科，涉及到概率分布、随机变量、假设检验、贝叶斯网络等概念，是机器学习和深度学习中常用的工具。

3. 微积分：微积分是人工智能中的另一个基础数学学科，包括极限、导数、积分等概念，是深度学习中优化算法的基础。

4. 优化理论：优化理论是人工智能中很重要的一个数学学科，主要涉及到函数最值、约束优化、梯度下降等概念，是深度学习中模型训练的基础。

以上是人工智能中需要的一些数学基础，当然还有其他的数学学科对于不同的人工智能应用也有重要的作用。