人工智能的研究涉及多个学科领域，包括计算机科学、心理学、哲学等，但其中最核心、最基础的莫过于数学。无论是机器学习、深度学习还是自然语言处理等热门领域，都离不开数学理论的支持。例如，机器学习中的线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）等算法，都是基于数学中的统计学和优化理论；而深度学习中的神经网络模型，则依赖于微积分、线性代数和概率论等数学知识。因此，没有数学基础，很难深入理解人工智能的核心原理，更无法进行创新性的研究和应用。
人工智能的实现离不开算法，而算法的设计和实现又离不开数学。数学提供了丰富的工具和方法，可以帮助我们解决复杂的问题。例如，在图像处理中，我们需要利用数学中的傅里叶变换和小波变换等方法来提取图像的特征；在语音识别中，我们需要利用数学中的信号处理技术和统计模型来识别语音信号。此外，数学中的优化算法也是人工智能中不可或缺的一部分，它可以帮助我们找到最优的模型参数，提高算法的准确性和效率。
学习数学在人工智能学习中具有极其重要的意义。它不仅是我们理解和应用人工智能技术的理论基础和工具，也是我们推动人工智能技术创新发展的重要动力。因此，对于有志于学习人工智能的人来说，掌握扎实的数学基础是不可或缺的。当然，我们也要认识到，数学只是人工智能学习中的一个方面，还需要结合计算机科学、数据科学等多学科的知识和技能来进行综合学习和实践。只有这样，我们才能够真正掌握人工智能的核心技术，为未来的科技发展做出更大的贡献。

没人能保证你将来要做的工作会不会用得到微积分，但这是很基础的东西，建议好好学。
当然实际用时有各种工具可以帮你算，大概率不会需要你去手算。

人工智能了解线性代数应该就够用了吧🤔

等你发现微积分重要的时候，已经没有后悔药可以吃了