各位老铁们好，相信很多人对人工智能与数学天赋都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于人工智能与数学天赋以及人工智能与数学基础的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
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会计会被人工智能取代吗？
继德勤财务机器人横空出世后，其他三大会计事务所也相续发布了机器人。人工智能技术引入会计、税务、审计等工作中，“财务机器人”可以快速“阅读”数千份复杂文件，从中攫取和构建文本信息以更好地做出分析……财会人的朋友圈瞬间被刷爆。一时间，财务人都在讨论德勤机器人所带来的改变和冲击，自己会不会失业。
财务人的不淡定可以理解，财务机器人功能如此强大，传统的财务人出路又在哪里？
首先，我们归纳一下通常财务机器人可以完成哪些工作。
1.可替代财务流程中的手工操作（特别是高重复的）；
2.管理和监控各自动化财务流程；
3.录入信息，合并数据，汇总统计；
4.根据既定业务逻辑进行判断；
5.识别财务流程中优化点；
6.部分合规和审计工作将有可能实现“全查”而非“抽查”；
7.机器人精准度高于人工，7*24小时不间断工作；
8.机器人完成任务的每个步骤可被监控和记录，从而可作为审计证据以满足合规要求；
9.机器人流程自动化技术的投资回收期短，可在现有系统基础上进行低成本集成。
其次，财会人的地位是否会被撼动，要看自身的发展。
从德勤财务机器人和普华永道机器人的功能上我们发现，基础财务工作都是机械化、重复性的，机器人就可以高效完成。那么也就意味着从事这些工作的会计人可能会面临着出局的危险。
与其坐等出局，不如现在就开始学习提升自己的能力。注册会计师考试虽被誉为天下第一大考，难度极大，但每年仍有为数不少的会计人拿证。学习注册会计师从专业层面来说，会计人将不再拘泥于重复性的做账、贴凭证、贴发票等会计核算工作，通过CPA六科（会计、审计、税法、经济法、战略、财管）的学习不仅能够提升专业实操技能，更能跳出传统财务思维的框架，还能培养战略全局观。而且注册会计师在业内的认可度极高，不论是在会计师事务所、大型外企还是国内企业，都是不可多得且争相竞聘的高级人才。
最后，传统财会人要看清自己的优势。
人工智能技术终究不可能超越人类本身智能的发展，即使机器人可以取代会计职业，也仅能取代一些简单、机械和重复的工作，永远无法取代人类本身的思维、智慧和创造，不可能超越人类为其设置的智能范围。
聪明的财会人以此为契机学习提高，因为不断学习是财会人的优势，这种优势会加大其在激烈竞争中的筹码。所以说一直以来威胁财会人的不是智能人工也不是财务共享，而是满足现状的惰性。财会人要想在行业中站得更稳走得更远，那么学习将是唯一的出路。
人工智能需要的学历高吗？大专会很吃力吗？
大专不是吃力，如果是自己学完找工作的话基本就是绝望，可以说没有一点机会。
除非是十年前计算机专业毕业的大专然后一直干开发，然后公司刚好想往这个方向发展，给你找培训让你入坑，这样你才能有机会进入到这个行业。
人工智能目前还在起步的发展阶段，为什么企业会要求高学历呢？，因为很多企业自己本身就不知道自己要招什么样的人才能帮助自己完成这个业务，或者帮助公司转型到AI科技公司。
所以招人要么本身就是算法领养的大佬，但是这意味着得花很大的代价去招，这就是大厂干的事情，通过人脉内聘，或者在排名前十的大学研究所提前抢人。
但是这套小公司肯定没有这个资本的，只能找一些自己公司本身的开发或者找一批相关专业的名校应届生自己培养。这些名校高材生虽然不是这个专业的，但是他能进名校肯定学习能力不会差，所以导致了人工智能这个行业对学历要求特别高。
就像二十年前互联网刚刚发展的时候，对开发的学历要求特别高一样，学历虽然不能代表太多东西，但是至少能证明你的学习能力和基础素质。
大专的话劝你还是不要入坑，进去了估计都爬不出来，边缘工作都需要本科学历。
数学好会对学习人工智能深度学习有帮助吗？
人工智能是一个多学科和多种技能结合的产物，人工智能的研究内容包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在人工智能中机器学习和深度学习很重要的。深度学习是机器学习现在比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。
一、人工智能需要掌握的高等数学知识
学习人工智能的知识比较多，需要有高等数学、计算机及机器学习以等方面的知识。其中，学好数学知识是很关键的。
1、高等数学：微积分、高维函数的微积分，尤其是微分的部分。
2、线性代数：向量和矩阵运算，矩阵求逆，相似矩阵，矩阵的特征值和特征向量，行列式等。
3、数理统计：基本的数值计算，如线性回归和最小二乘，误差控制等。概率、期望，方差，协方差等基本概念。常见的概率分布，条件概率的链式法则，贝叶斯公式，极大似然估计等。
二、数学与深度学习的关系
深度学习是机器学习的子领域。而线性代数是有关连续值的数学。许多计算机科学家在此方面经验不足（传统上计算机科学更偏重离散数学）。想要理解和使用许多机器学习算法，特别是深度学习算法，对线性代数的良好理解是不可或缺的。
深度学习背后的核心数据结构是标量、向量、矩阵、张量。让我们通过编程，使用这些数据结构求解基本的线性代数问题。
三、机器学习需要的数学及相关知识
机器学习包括回归算法、决策树、随机森林和提升算法；数据分析的Aprior算法和关联规则等。机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。
所以，数学基础好对学习人工智能、机器学习以及深度学习等都是很重要的。
上海学生在复旦数学系就读会不会很难毕业？
如果你喜欢数学，高中数学基础较好，且大学认真学习的话，毕业不成问题！
复旦大学在理学、人文社科、医学、管理学等方面的实力位居全国高校前列，综合实力非常强大。数学系一直在复旦大学的王牌专业之一。数学系毕业的学生可以从事教育，研究，统计，精算，金融等等很多行业的，当然也可以继续深造。复旦大学王牌专业毕业的学生找工作应该是很轻松的。
复旦文理见长，工科相对较弱
复旦大学，全国排名前五的高校，以文理见长，工科相对较弱，只是相对讲。数学和应用数学专业也是复旦大学比较强的学科之一。我们经常说数学是一切理工科之母。在数学是一个基础学科，要有所发展有所成就必须要向上考硕考博。
数学是很多学科的基础，特别是现在非常热门的大数据以及人工智能AI，最基本的应用实际上就是数学。只要数学这一门学科学好了，将来发展的方向是非常多，也是能取得优异成绩的。因此只要孩子能在学校中沉下心来认真学习，再进一步发展，一定会有一个非常好的前程的。
目前复旦数学系的现状
数学一直是复旦大学的王牌专业，数学与应用数学在全国具有领先地位，苏步青、谷超豪等著名数学家都出自复旦数学系，全国来说，复旦数学仅次于北京大学。数学是复旦最火的专业之一，每年转专业竞争最激烈的就是转进数学系，大多数人都宁愿为了转专业多读一年本科。
虽然复旦数学系要求比较严，每年都有比不了业的，这是事实，但是，每所院校每年都有比不了业的，这也是事实。那些毕不了业的学生大多数都是因为挂科毕不了业。
为什么会挂科？
一、内在原因
1、没有学习动力。都学了10多年了，累了、厌了，该放松了。大学是自由的，多数人都不在追求成绩，及格万岁，但是因为意外的存在，刚好59，SO,我挂了。
2、解放了，终于解放了。此类情况，多数是过去的学习是被逼的，到了大学，该玩玩吧，反正没人管了。因此男生不是娶了笔记本，就是热恋中；女生不是结伙逛街，就是跟BF整天黏在一起。当然有例外，寂寞的孤独者，追求着自己追求。
3、每天都很忙，没工夫。学校活动太多了，多则，十多个同时进行，少则，也是一个接着一个，总之停不下来，活动究竟有何意义我说不清楚，但是我经历了，我锻炼了。REALLY?
4、有特殊爱好与兴趣的各位，天天埋头钻研，认为大学的知识都没用，工作了很少能用上，我做得才是正事，偶尔挂了没关系，无所谓。
5、极少数，学习方法还停留在初级阶段，到了大学，课前不用预习，课后没作业，想复习，课上却没听懂，又没有人可以请教，自己一个人啃着手指头，哎呀，纠结死了！
二、外在原因
1、认为考上大学就算是终点了，正因为如此，上大学成为了混大学，得到文凭，万事大吉。然而时代在飞速的变，大学的那一张证书早已不再那么有价值。遍天下的大学生，也不过是穿了一件外套，看起来更好看些罢了。竞争看的终究还是实力，你的综合竞争力。
2、社会的风气难免玷污了大学的书香气息。偏离了方向的大学，责任不在于哪一个人，而是社会大环境造成的。在各种活动积极开展的同时，有谁想过活动的意义究竟是什么？是你简历上的一笔能力的证明，还是什么其他的。总而言之，大学里的事物有精华亦有糟粕，正因为足够的自由，聪明人便懂得如何去取舍，而非全数吸收，迷失在其中。
3、不知道什么原因使你把标准从优秀降到及格。课程虽然不简单，但是你用过高中的一半努力去学了吗。以前听说，大学挂科的都是不学的，学习的都没有挂的，不知道是真是假。
所以，你既然能考生复旦数学系，就说明你的智商还是比较高的，只要把主要精力用在学习上，就不会毕不了业！
好了，关于人工智能与数学天赋和人工智能与数学基础的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！
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