Saya sedang belajar matematika. Namun, saya tidak berpikir saya ingin menjadi ahli matematika profesional di masa depan. Saya berpikir untuk menerapkan pengetahuan matematika saya untuk melakukan penelitian dalam kecerdasan buatan. Namun, saya tidak yakin berapa banyak kursus matematika yang harus saya ikuti. (Dan kursus teori CS mana yang harus saya ikuti.)
Dari Quora, saya belajar bahwa mata pelajaran Aljabar Linier, Statistik dan Optimasi Cembung paling relevan untuk Pembelajaran Mesin (lihat pertanyaan ini ). Seseorang lain menyebutkan bahwa mempelajari Aljabar Linier, Probabilitas / Statistik, Kalkulus, Algoritma Dasar dan Logika diperlukan untuk mempelajari kecerdasan buatan (lihat pertanyaan ini ).
Saya bisa belajar tentang semua mata pelajaran ini selama 1,5 tahun pertama saya dari Sarjana matematika di universitas kami.
Saya bertanya-tanya, apakah ada beberapa mata pelajaran matematika tingkat sarjana bahkan sarjana yang berguna atau bahkan diperlukan untuk mempelajari kecerdasan buatan. Bagaimana dengan ODE, PDE, Topologi, Teori Ukur, Analisis Linier, Analisis Fourier dan Analisis Manifol?
Satu buku yang menunjukkan bahwa beberapa matematika yang cukup maju yang berguna dalam studi kecerdasan buatan adalah Teori Pola: Analisis Stokastik sinyal Dunia Nyata oleh David Mumford dan Agnes Desolneux (lihat halaman ini ). Ini termasuk bab tentang Rantai Markov, Model Piecewise Gaussian, Gibbs Fields, Manifold, Lie Groups dan Lie Algebras dan aplikasi mereka untuk teori pola. Sampai sejauh mana buku ini berguna dalam penelitian AI?