ai算法和模型的区别（人工智能是不是数学都懂啊？）

人工智能最主要的模型以及算法是什么呢 感觉很多数...
的确比较多，但是吃透了其几个主要算法就会豁然开朗，比如
先看看神经网络和遗传算法,再学学模拟退火算法
差不多以后，学习粒子群算法，掌握了这些一般的问题就可以解决了；
最好尝试将几种算法结合起来练习，比如神经网络与遗传算法结合会有很好的效果；
有问题邮件:liruibdwdm@yeah.net
人工智能是不是数学都懂啊？
数学是拥有智能后才能产生的概括推理能力
强加给AI的数学不是数学，是计算工具，这个计算器都能实现

你如果要学习AI，掌握高中数学就可以了，并且高深点的数学在正真AI里没有什么大作用，靠数学公式堆建的不是智能，是打鸡血的伪智能，计算器是没有智能的，只有计算能力

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机器学习算法和深度学习的区别？

网络上那么多深度学习和机器学习的资料，学习了很多之后还是懵懵懂懂的。听了阿里算法专家Chris老师的公开课才算真正理解。通过横向对比的方式，让我了解一个普通的程序和机器学习算法的相同点/差别点是什么？对于程序而言就是要一个准确的结果，而对于机器学习而言我们要的是规则。

机器学习有聚类算法和分类算法，这是常见的一些机器学习算法。网络上大多数资料都显示深度学习只是机器学习的一种特殊类型，今天我们从另一个角度来看，其实深度学习是另外一类算法的集合，深度学习的核心是网络深度和网络结构。网络深度是一个相对概念，没有说一个隐藏层要大于多少才算深度学习。

深度学习的另外一个核心是网络结构：深度自信网络、神经网络、循环网络、卷积网络都各自是一种结构。按照结构的不同，有不同的分类，比如LSTM、ResNet都是一种特殊的结构，而不是一种特殊的算法。LSTM是深度学习算法领域中的一种网络结构，千万不要理解为一种算法。

我把我理解的写出来了，如果你还是不懂的话，可以看看阿里算法专家chris老师在菜鸟窝上的AI特训营公开课https://www.cniao5.com/course/10231 （具体看第四讲视频）