“微積分，包括多元微積分、梯度、導(dǎo)數(shù)鏈?zhǔn)椒▌t、Hessian矩陣等項(xiàng)目，這對(duì)于理解和優(yōu)化模型中的損失函數(shù)至關(guān)重要。

    馬爾可夫過程和馬爾可夫決策過程，對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法至關(guān)重要。

    而集合論、圖論和邏輯推理，這些在算法設(shè)計(jì)和分析中起著重要作用。

    除此之外，布爾代數(shù)和組合數(shù)學(xué)，對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能AI項(xiàng)目中的優(yōu)化問題有很大幫助，所以我們不能在這方面有弱項(xiàng)目……”

    周瑜在主講臺(tái)解釋著，張俊平等人眉頭緊皺，一臉嚴(yán)肅的看著自己手上的資料。

    作為公司的技術(shù)高層，他們?cè)诖酥熬鸵呀?jīng)知道公司內(nèi)部有一個(gè)黑客技術(shù)極強(qiáng)，可以說是藍(lán)星全球最頂尖的團(tuán)隊(duì)，能夠攻破那些頂級(jí)實(shí)驗(yàn)室、機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)防護(hù)，復(fù)制一些機(jī)密技術(shù)。

    而現(xiàn)在，看到手上的這些資料，張俊平心中除了震撼，還有濃濃的疑惑。

    【那群人竟然已經(jīng)攻克到這一步？怎么業(yè)內(nèi)都沒有聽說到有什么突破的新聞？保密級(jí)別這么高，難道阿美瑞克和不列顛已經(jīng)將這部分看管起來了？】

    而其他幾位高薪聘請(qǐng)的，以前就和大夏新科有不錯(cuò)合作關(guān)系的科學(xué)家、數(shù)學(xué)家、精英們，也都已經(jīng)沉迷在自己手上的資料當(dāng)中。

    “穩(wěn)定性和收斂性分析，用于研究算法的性能。但是除了算法性能之外，還要考慮硬件芯片的適配？并且芯片構(gòu)架和算法框架、協(xié)議適配，到了一定程度就需要更多支持。

    的確如此，的確如此！當(dāng)時(shí)我的實(shí)驗(yàn)之所以并無法再往前一步，就是算力和智能算法方面的框架有問題。

    如果按照這上面的資料，哪怕不需要復(fù)盤，成功率恐怕能夠高三層以上！”

    來自于京兆大學(xué)的劉思遠(yuǎn)，掰著手指，嘴里低聲念叨著：“無約束和有約束優(yōu)化問題，包括凸優(yōu)化的概念和算法……理想情況下，掌握這些數(shù)學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)更可以深入理解并有效地實(shí)現(xiàn)AI算法，從而進(jìn)行模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和評(píng)估。

    那這樣說來……”

    想到這里，劉思遠(yuǎn)抬頭環(huán)顧四周。

    一眼，他就數(shù)出了人數(shù)。

    【二十九人，這完全不夠。】

    不知道是不是巧合，周瑜也在這個(gè)時(shí)候說到：“AI算法如深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)可以處理海量數(shù)據(jù)，幫助研究人員從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中提取有價(jià)值的信息和模式，從而發(fā)現(xiàn)以前難以察覺的趨勢(shì)或關(guān)聯(lián)。