人工智能的基础是数学，这一点已经是确定无疑的共识了。但“数学”二字所包含的内涵与外延太广，到底其中的哪些内容和当前的人工智能技术直接相关呢？今天我们就来看看入门人工智能所需要的数学知识。...

（本文阅读时间：5分钟）我们所说的人工智能，一般是这样定义的：由人所制造出来的机器所表现出来的智能。▍人工智能的起源人工智能这个概念是英国数学家阿兰·图灵在1950年提出的，这一年他发表了一篇划时代的论文——《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence）。在这篇论文中，他首次提出了人工智能的概念，当时他给这个概念起的名字叫做“会思考的机器”（Thin

不过，**神经网络**和**反向传播**这两个具体技术并非在这次会议上提出，它们是后续几十年逐渐发展起来的。在调整过程中，会有很多关键概念，比如步长、梯度下降、反向传播，这些参数和方法用来进一步让机器实现自我修正，但同时也可能会因为参数过大、或过小，导致各种问题（如过拟合），类比在人里，也会出现一些所谓的认死理、或者过于发散，无法聚焦问题的人。此机构最早雏形脱胎于翻译场景，人们发现，在初始的翻译场

小白深度学习入门系列什么是TransformerTransformer是什么？一句话来讲，就是完全利用attention机制...

爆火的ChatGPT直播课听不过瘾？系统化AI知识在哪学？国际TOP科技公司AI算法工程师团队来为你支招！▍微软AI算法专家助力系统化学习人工智能「微软ATP」Microsoft AI Talent Program是微软（亚洲）互联网工程院下属的提供专业AI知识培训、企业级高端咨询服务的项目。现在「微软ATP」针对AI零基础的大学生、教师群体、企业白领和专业算法工程师，推出一系列AI知识培训课程，

* 译自：《6 AI trends you’ll see more of in 2025》by Paul Nyhanhttps://news.microsoft.com/source/features/company-news/6-ai-trends-youll-see-more-of-in-2025/▼2025 年，人工智能将从工作和生活中的辅助工具演变为两者不可或缺的一部分。人工智能驱动的代理

本课程由微软商用人工智能团队倾力开发，全面覆盖人工智能领域，从基础概念到高级技术，揭示人工智能的核心原理和实际应用。在课程中，将深入学习数据处理、机器学习、神经网络等关键领域。通过实用案例和项目，掌握 Sklearn、神经网络、深度学习框架等工具，实现对复杂数据的预处理和分析。课程将穿越人工智能的进化历程，探讨图像生成、三维图形重建、智能对话等热门主题。同时，深入了解知识图谱基础和应用，打造全方位

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01 AI转型：从"工具"到"基础设施"的代际跨越所谓企业AI转型，就是在企业的运行过程中，在做业务或进行企业管理的整个流程里，引入AI技术。AI转型的本质并非简单的工具叠加，而是将AI能力深度内化为企业的核心生产力。成功的转型旨在实现两大战略目标：一是"降本增效"，通过自动化重构生产流程，大幅提升人效；二是"创新增长"，利用数据挖掘开辟前所未有的价值洼地。今天，AIGC的爆发式增长，正在重塑全球