1.为什么要学数学

我们来看一个案例。小明在披萨店点了一份12寸的披萨。下单之后，服务员告知小明，由于缺货暂时无法做那么大的披萨。服务员建议更换成两份8寸的披萨，这样价格也是一样的。

请问小明这样的更换是否吃亏了呢？

这里的数学计算涉及到一个我们很不常用的计量单位，也就是“寸”到底是多少。可能有的同学会说，第一我不知道“寸”的概念，第二我不知道这里所说的8寸是直径还是半径，第三我手头没有计算器，所以我无法判断哪个披萨更实惠。

为了更准确知道结果，我们可以从数学的角度计算下。

从百度百科中知道，披萨所说的几寸一般指的是直径是多少英寸。其中，1寸 = 2.54厘米，π = 3.14。

根据圆的面积公式，两个8寸的披萨，面积为：

同样的，一个12寸的披萨面积为：

因此，经过计算会发现，更换为两个8寸的披萨后，小明其实是亏了，而且亏的还不少。

2.人工智能中的数学知识

人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为当今科技领域的热门话题。人工智能是一个非常典型的交叉学科，不仅涉及到数学，同时还涉及到计算机、控制学、经济学、哲学、神经学、语言学等多个学科，所以人工智能技术不仅难度较高，知识量也非常庞大，其中背后的数学知识尤为重要。

人工智能当前有六个大的研究领域，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、知识表示、自动推理和机器人学，这些研究方向都离不开数学知识，所以要想在人工智能的研发领域走得更远，一定要有一个扎实的数学基础。

以机器学习为例，机器学习的步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以机器学习的基础是数据，而核心则是算法，所以也可以把机器学习问题看成是一个数学问题。机器学习在人工智能领域的应用非常广泛，所以很多初学者在进入人工智能领域之前，都会先从机器学习开始学起，而要想顺利入门机器学习的相关知识，数学基础是非常关键的。

人工智能所涉及的数学部分内容包含如下：

• 微积分
• 线性代数
• 概率论
• 统计分析
• 最优化

3.如何学习数学基础

• 重在理解概念，而不是笔算。
• 边学边用，通过python代码进一步理解数学概念。
• 了解人工智能中算法或者模型背后的数学原理。比如：反向传播，参数优化，梯度下降，张量、特征值与特征向量等等。

总而言之，人工智能的数学理论基础部分的内容并不是讲解考研的数学题目，告诉你如何分析，如何求解题目。更侧重于理解概念，挖掘本质与实践应用。