深度网络和深度学习系统成功的本质原因在于现实客观世界是低复杂度的，是有有效描述子的，寻找到其有效描述子就可以对系统进行全面的控制和理解这个有效描述子不仅是数学的，更多是物理的，是现实可执行可计算的深度网络可以理解为客观物理系统的发生和演变过程，是系统方程执行的轨迹而不仅仅是方程本身。

人工智能的基本概念和基本原理

人工智能训练机器类人类思考，类人类行为，理性的思考理性的行动人工智能将不再是单一完成指令，而是主动思考，学习，成为类人类甚至超越人类的智慧体人工智能的基础是哲学数学经济学神经科学心理学计算机工程控制论语言学，是一门综合学科编程是人类模拟计算机思考方式给出指令，完成。

线性代数是人工智能的基础，它不仅是现代数学和众多学科的基础，更是图像处理和量子力学等领域的基础工具线性代数的核心在于提供了一种看待世界的抽象视角，万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架下观察线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态特性概。

现代人工智能技术的核心，大多建立在数学模型之上，因此，想要深入了解人工智能，必须掌握这些数学基础知识线性代数通过将研究对象形式化，使得抽象的概念变得具体而概率论则通过描述统计规律，帮助我们理解不确定性的本质这些数学工具是理解和应用复杂算法的基石除了数学基础，算法的学习也是不可或缺的。

1 人工智能的核心思想是深度学习和深度网络2 深度网络的目标是寻找能够有效描述物理系统的描述子空间3 有效描述子空间意味着所使用的参数复杂度要低，与系统体积的多项式复杂度相当4 深度学习的目的是确定网络结构和参数，以便准确描述系统5 确定这些参数的方法主要是数据训练，也可以结合其。

人工智能的基础和本质是什么呢

人工智能AI基础1核心三要素算力算法数据三大基石算法算力数据作为人工智能AI核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态随着算法的创新算力的增强数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化。

人工智能是由人类设计，为人类服务的技术它的本质是计算，以数据为基础人工智能的智能表现是通过预设的计算算法和大量数据处理实现的智能化 人工智能的第一个特征是智能化它能够模仿人类的思维和行为，在特定领域展现出类似人类的智能通过分析大量数据，人工智能可以进行自主决策和行动，模拟人类的。