翌日,上午有一节高数课,林涛哥几个起床洗漱后,早餐也没来得及吃,直接去二号教学楼阶梯教室上课了。
上一学期的高数林涛自己是堪堪过及格线,差点就要去补考了。
虽然高中他自己数学成绩还不错,但是上大学后那可就真是一塌糊涂,上课看小说的人,能期望有多好的成绩。
今天这节高数课来的人还挺齐,高数老师对于课前点名执行的很严格,一个个学渣们对于平时成绩必须看重。
林涛宿舍几人坐在中间靠后的位置,开始上课后,老师就开始发挥了,黑板上慢慢被各种数学推导公式填充,看着真的有点头大。
说实话林涛自己也看不太懂,毕竟离开学校好些年了,该还回去的那是一点没留下。
想起自己的编程目标,林涛忽然有点头大,数学是自己绕不过去的一个坎,在人工智能领域,所有重大进步的背后,都有数学的身影。
线性代数、微积分、博弈论、概率、统计、高级逻辑回归和梯度下降等概念都是数据科学的主要基础。
数学有助于理解逻辑推理和关注细节,它增强了代码在压力下思考的能力。
数学概念给出了假想问题或虚拟问题的真实解答,它是关于结构、开发原则的,即使在代码中做了任何更改,这些原则仍然是正确的。
构成人工智能蓬勃发展的数学的三个主要分支就是线性代数、微积分和概率。
毕竟人工智能就是要处理巨量的数据,然后分析总结推理得出结论。
林涛看着已经铺满黑板的高数推理,感觉自己昨天想的有点简单了,自己必须要啃数学这门基础科学,算法的优势在数据处理中占据绝对主导地位,图书馆不能作为自己的第二寝室了,自己可能得住在那儿(心里苦)。
下课后,跟舍友打过招呼,直奔图书馆,必须复习高数了,从大一的高数(一)开始,正好下午没有课,多看看吧,这是一个长期的事情。
虽然能想到未来一段时间会很辛苦,但林涛有自己的成就感,脑海里的星辰有了那么一点亮光,虽然极其微小,可确实存在,学习的回报很真实。
接下来的几天,林涛除了上课吃饭之外,都待宿舍和图书馆。
在系统加持下,编程方面,完成了C语言进阶内容和Python基础内容的学习,总体来说不难,毕竟有基础在的。
可是在数学方面却碰了壁,因为林涛发现高数自己看不懂,很尴尬却也很真实,毕竟遗忘太久了,而且原来就水平很差,想重新拾起来谈何容易。
林涛只能从高中数学开始复习,熟悉一个个基础知识点之后,刚刚才进入高数的复习过程。
林涛已经将高数的复习计划定为了这一学期的目标,短期内不奢求。
周末,跟宿舍几人一块去校外的石头烧烤搓
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