早上被智能音箱叫醒的時候，你有沒有順手問了句“今天穿啥”？它不光報了温度，還提醒你樓下在修路記得繞路——擱十年前，這場景怕不是得算“科幻片片段”。現在呢？AI早跟咱的柴米油鹽綁一塊兒了，今兒就隨便嘮嘮，它現在到底能耐到啥地步。 先説説最接地氣的——家裏那堆“會琢磨事兒”的家電。以前下班回家，得先摸黑找燈開關，再去擰熱水器，等飯煮好都快餓過頭了。現在不一樣了，咱在地鐵上掏出手
人工智能入門必備知識全解析：從疑問到行動指南 Q1：數學基礎是否必須？該學哪些內容？ 數學是AI的底層邏輯，但無需過度深究。核心需掌握線性代數（矩陣運算、向量空間，用於圖像處理與數據建模）1,4、概率統計（貝葉斯定理、分佈分析，支撐模型評估與決策）1,3以及微積分（梯度下降優化算法，提升模型精度）1,4。例如，推薦算法通過向量距離判斷用户相似性，本質是線性
