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本文目录

1. 线性代数对人工智能的重要性
2. 人工智能算力标准
3. 如何判断线性规划具有无界解
4. 数学专业可以学习人工智能深度学习吗？

线性代数对人工智能的重要性

线性代数是一定要学好一点，因为基于仿生学的CNN算法就是一个线性的大型方程式但是人工智能培训只在纸上谈兵学不了的如果学一定要在企业里面学人工智能才行交大人工智能中心就是直接在跟交大成立人工智能研究院的企业内部实习学习的

人工智能算力标准

1.统一分数

基准测试程序应当报告一个分数作为被评测计算集群系统的评价指标。使用一个而不是多个分数能方便地对不同机器进行横向比较，以及方便对公众的宣传。除此之外，该分数应当随着人工智能计算集群的规模扩大而线性增长，从而能够准确评测不同系统规模下算力的差异。

2.可变的问题规模

人工智能计算集群往往有着不同的系统规模，差异性体现在节点数量、加速器数量、加速器类型、内存大小等指标上。因此，为了适应各种规模的高性能计算集群，预期的人工智能基准测试程序应当能够通过变化问题的规模来适应集群规模的变化，从而充分利用人工智能计算集群的计算资源来体现其算力。

3.具有实际的人工智能意义

具有人工智能意义的计算，例如神经网络运算，是人工智能基准测试程序与传统高性能计算机基准测试程序的重要区别，也是其能够检测集群人工智能算力的核心所在。人工智能基准测试程序应当基于当前流行的人工智能应用而构建。

4.评测程序包含必要的多机通信

网络通信是人工智能计算集群设计的主要指标之一，也是其庞大计算能力的重要组成部分。面向高性能计算集群的人工智能基准测试程序应当包括必要的多机通信，从而将网络通信性能作为最终性能的影响因素之一。同时，基准测试程序中的多机通信模式应该具有典型的代表性。

如何判断线性规划具有无界解

用人工变量法的时候最优解人工变量没有出基或者两阶段法中第一阶段最优解的目标函数不为0，即接种有非0的人工变量，即无可行解。

数学专业可以学习人工智能深度学习吗？

先来给你说说数学专业本科生学的课程吧（如果是研究生都是估计直接冲，不会问这样的问题），数学分析、高等代数、解析几何、C/C++、概率论与数理统计、运筹学、离散数学、数据结构、数据库原理、复变函数、数值分析、算法设计及分析……

再来对比一下计算机专业学生的课程，C、离散数学、数据结构、java、数据库原理、EDA、概率论与数理统计、计算机网络、数值分析、计算机组成原理、操作系统……

不同学校同一个专业的课程也会不一样，但基本上都会有这些。目前人工智能火热，有些学校也会将机器学习等课程加入到本科生课程中。

人工智能涉及的范围很广，最为火热的莫过于深度学习，那么这里就认为指数学专业学生可不可以学深度学习。

其实从上面的课程设置来看，跟深度学习相关的就那么两样：数学、编程～

先说数学，数学专业学生在数学这方面占极大优势，比如生成对抗网络（神经网络的一种，一种深度学习方法）的生成模型和对抗模型就来自概率论与数理统计方面的知识，虽然两个专业都有学这门课，但课时是不同的，即数学专业的学生在课程要求上会更深入一点。

再说编程，现在深度学习几乎都是用python了吧，当然深度学习领域也有大神们还在写C/C++和cuda，但这样写是真的累skr人，且大部分人都没学过怎么用cuda。在编程方面计算机专业的学生会略占优势，因为就计算机思维来说是数学专业学生远比不上的，相对来说掌握python以及深pytorch、tensorflow这些度学习框架会更快点。

如果仅仅是调参，那么python掌握熟悉，熟悉一下深度学习框架，下载几个预训练模型套上数据即可，仅仅要求需要一定编程模型。但是在具体的实践中，完全一样的神经网络模型（深度学习方法）可能效果并不好，这就要求需要对神经网络有一定的了解，比如激活函数的效果，卷积池化的作用，根据这些来修改以达到良好的效果，然而激活函数、卷积池化这些其实全都是数学上来的，不见得多高深但是至少得会。

上图表示一个卷积操作，其数学表达式为：

相对其他专业来说，数学专业和计算机专业的学生是很有优势的了。做一些应用的话计算机专业的学生短期内会更有优势，比如用已有的神经网络模型完成一些图像识别、文本情歌分析，但是从长远来看，数学专业学生是更有优势的，因为在硬件条件固定的情况下，要想深度学习效果更好只有在理论上做到更有优，所以你可以看到SOTA网络（指该算法（模型）的性能在当前是最优）的数学理论越来越复杂。。。

如果打算走下去了，就开始学吧……

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