智能语音交互已经不仅仅是一个系统，而是包含着语音识别系统、AI智能识别系统，人脸识别系统等集合而成的一个平台。下面小编给大家介绍人工智能需要什么数学基础，一起来看看吧。

人工智能需要的数学基础

(1)线性代数。基本上所有的理科生和部分文科生在大学期间都会学习这么课程，它不仅仅是人工智能的基础，还是很多其它以现代数学为主要分析方法的众多科学的基础。线性代数的本质是将具体的事物抽象为数学对象，并描述其静态或动态特性，在人工智能领域，计算机处理生活中的事物采用的就是将具体抽象化的方法，因此线性代数非常重要。

(2)概率论。如果说线性代数着重于将具体事物抽象化，那么概率论所着重的点就是生活中无所不在的可能性。在人工智能领域，概率论通过对生活中的可能性进行建模分析处理，进而做出判断或操作，由此可见，概率论的重要性丝毫不亚于线性代数。

(3)形式逻辑。在人工智能概念最初提出的时候，这一理论的各位奠基者认为，理想的人工智能应该是具有抽象意义的学习、推理和归纳的能力，这就需要一个认知的过程，如果我们将认知的过程定义为对符号的逻辑运算，那么形式逻辑就是人工智能的基础，因为对于人工智能来说，认知的本质是计算。

(4)数理统计。虽说数理统计是以概率论为基础的，但其和概率论有着本质上的不同，数理统计着重研究的对象是未知分布的随机变量，你可以这样理解，那就是数理统计是逆向的概率论。对于人工智能来说，能够对未知分布的随机变量进行研究分析，才是最重要的。

人工智能需要具备的能力

1、平台：智能语音交互已经不仅仅是一个系统，而是包含着语音识别系统、AI智能识别系统，人脸识别系统等集合而成的一个平台。

2、语音系统：目前很多企业都在不断出现新的服务体系，需要提供不同的智能系统，如何将这些平台和新的系统放到一个平台上去应用，这就是需要建立的“一个系统”。

3、输入逻辑：每个企业都有不同的业务需求，有的需要在线客服，有的需要语音客服，有的需要实体机器人，要是使用了不当的系统，这对于用户体验来说是非常不好的，这时候就需要一个统一逻辑的系统层。

4、技术层：比如唤醒与自定义唤醒词、连续输入能力、快速语音输入等。

5、数据与数据训练层：数据对一套智能系统来说是一个很重要的点，只有基于大数据的训练和并发能力，才能让智能机器人做得更好更快。

6、AI与自然语言理解技术：包括搜索能力、用户历史数据、闭环场景。

7、语音转写能力：语音转写目前也比较普遍，用得比较多的是TTS和STT。一个好的智能系统的语音功能也必须具备可以更新迭代的功能，包含语音定制化，快速上线功能等等。

学人工智能要掌握的知识

数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。

今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。

算法：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM。

编程语言：比如C语言、MATLAB之类的，毕竟算法的实现，还是要编程的。如果深入到硬件的话，学习一些电类基础课也必不可少。