Bu CS alanları için hangi matematik ilginç olabilir?

CS derecem için "standart" matematiksel geçmişe sahip oldum:

• Analiz: diferansiyel, integral, karmaşık sayılar
• Cebir: tarlalara kadar neredeyse kavramlar.
• Sayılar Teorisi: XGCD ve benzeri şeyler, çoğunlukla kripto için.
• Doğrusal Cebir: özvektörlere / özdeğerlere kadar
• İstatistikler: olasılıklar, test
• Mantık: önerme, yüklem, kip, melez.

CS alanındaki ana ilgi alanlarım güvenlik, kriptografi ve yapay zeka. Şu anda ana çalışma alanım olmadığından, özellikle AI için bu alanlar için ilginç olabilecek matematiksel konular için herhangi bir öneri olup olmadığını merak ediyordum.

Yapay zeka ve makine öğrenimi alanı için, bu konuları keşfetmenizi ve daha fazla bilgi edinmenizi öneririm:

• İstatistik
• olasılık
• Stokastik süreçler
• Bayesci Veri Analizi
• Konveks Optimizasyon
• Grafik teorisi

Matematik geçmişinizle, iyi bir makine öğrenme kitabını kolayca seçebilir ve gittiğinizde sahip olmadığınız gerekli matematiği öğrenebilirsiniz. Kevin Murphy'nin yeni kitabı, Makine Öğrenimi: Olasılıkçı Bir Perspektif , bu konuların çoğunu kapsar ve makine öğrenimi için iyi bir giriş ders kitabı olarak hizmet eder.

Şahsen Dephne Koller'in Olasılıksal Grafik Modelleri kitabından çok şey öğrendim . Ayrıca, daha önce bahsedilen konuların çoğunu kapsar, ancak kitabın adından da anlaşılacağı gibi, grafik modellere odaklanır.

Bu kitapların her ikisinde de sizi bir süre meşgul edecek kadar matematik olmasına rağmen, Hastie ve ark. makine öğreniminin matematiksel kısmına daha fazla odaklanmak istiyorsanız daha yararlıdır.

AI bugünlerde% 99 istatistik. Olasılık ve grafik teorisi (bayes ağları, vb.) İle nasıl kesiştiği hakkında bilgi edinin.

Kriptografiye gelince, sayı teorisiniz varsa, bunu genişletmek için düşünebileceğim tek gerçek grup / alan teorisi. Özellikle, eliptik eğriler hakkında bilgi edinin, ancak bunun özel olarak bir kripto sınıfı olmadığını öğreten bir matematik sınıfı bulacağınızdan şüpheliyim.