大家好,我是飞燕,我有多年的AI从业经验,从CV到NLP,最后到RL。目前我的重心是RL(强化学习),因为我感觉其他的领域发展已经很成熟了,令我感兴趣的地方不多了,而强化学习是一个利用数学知识做决策的领域,数学和决策是我很感兴趣的两大方向。
1、我的数学图书
对于数学知识的积累,我持续了很多年。我记得,我的第一次网络购物是在京东商城里买了一本《什么是数学》,那已经是十多年前的事情了。因为看的书比较多,所以我就把书集中起来打上了“标签”,这样方便我的查找和复习:
![](http://www.hbase.cn/usr/uploads/2024/07/417246615.jpg)
2、个人经验之谈:AI数学的学习要体现出“AI味道”
对于AI数学的学习,我觉得一定要体现出“AI味道”,具体来说,总共有两点:
(1)一定要紧抓AI,不要跑偏,不要变成了纯粹的数学学习。
(2)抓住核心的几点,一定要多复习多思考。绝大多数人都不是天才,对于我们普通人而言,人与人之间的差距并不大,但是话又说回来,往往一点点的习惯或者行为上的差异会造成巨大的人生差异。2024年四川绵阳东辰中学的学霸高考数学考了满分,他分享了自己“朴实无华”的学习方法:在对各个题型有了了解之后,然后根据自己的学习习惯来整理一个错题本。通过整理错题本,进行重复性训练,随着熟练度提升,分数也随之提升。看似简单的道理,说实话,真正能坚持下来的人并不多。很多人不是不努力,而是静不下心来,心不在焉,总是事倍功半而已。总之,飞燕网所倡导的学习态度是:朴实无华,用心积累,长期坚持。
3、AI数学的核心知识
对于核心的数学知识,我觉得有下面五个:
(1)理解梯度的概念,掌握梯度下降法和梯度上升法求函数的最小值和最大值。
(2)掌握迭代法求解方程的思想。因为学校教育的终点是考试,所以给大家灌输的是“公式思维”,而在真正的社会实践中根本没有公式可言,所以迭代法才是真正有用的思维。其实,思维习惯很难纠正的,所以我建议大家对待迭代法要多思考多体会,多读相关的数学读物,重点推荐《数值计算》类型的书籍。
(3)带约束条件的优化问题:拉格朗日乘子法。拉格朗日是非常出名的大数学家,影响力极其深远。在深度学习领域,拉格朗日乘子法是我们深入了解这位伟大科学家的好机会。
(4)正态分布相关的知识。正态分布又叫高斯分布,据说高斯一生有几百个数学发现,但是只有正态分布才是对人类最大的贡献,可见正态分布的分量有多重。另外,高斯过程也是非常重要的。
(5)数据空间的变换:核函数。这是一个抽象的领域,最能体现出数学的抽象之美。
4、数学核心知识与PyTorch结合好处多
当然,数学知识很多,但是请大家牢记一点:我们不是搞数学的,我们是搞AI的,不要贪多而事倍功半。如果你真有时间和精力无用武之处,不妨结合PyTorch把这5个核心数学知识动手实现一遍,这也很有必要的。
5、结尾
以上是我的个人总结,俗话说“开卷有益”,但是我们也应该铭记自己是使命,不能在数学知识的海洋中迷失了方向,最后预祝大家在【飞燕AI训练营】的第一个学习节点【AI数学基础】收获满满。