“微積分，包括多元微積分、梯度、導數(shù)鏈式法則、Hessian矩陣等項目，這對于理解和優(yōu)化模型中的損失函數(shù)至關重要。

    馬爾可夫過程和馬爾可夫決策過程，對于強化學習算法至關重要。

    而集合論、圖論和邏輯推理，這些在算法設計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，對計算機科學與人工智能AI項目中的優(yōu)化問題有很大幫助，所以我們不能在這方面有弱項目……”

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

    作為公司的技術高層，他們在此之前就已經(jīng)知道公司內(nèi)部有一個黑客技術極強，可以說是藍星全球最頂尖的團隊，能夠攻破那些頂級實驗室、機構的數(shù)據(jù)防護，復制一些機密技術。

    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的，以前就和大夏新科有不錯合作關系的科學家、數(shù)學家、精英們，也都已經(jīng)沉迷在自己手上的資料當中。

    “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！當時我的實驗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，哪怕不需要復盤，成功率恐怕能夠高三層以上！”

    來自于京兆大學的劉思遠，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)學領域的基礎知識更可以深入理解并有效地實現(xiàn)AI算法，從而進行模型設計、訓練、調(diào)優(yōu)和評估。

    那這樣說來……”

    想到這里，劉思遠抬頭環(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，周瑜也在這個時候說到：“AI算法如深度學習和機器學習可以處理海量數(shù)據(jù)，幫助研究人員從復雜的數(shù)據(jù)集中提取有價值的信息和模式，從而發(fā)現(xiàn)以前難以察覺的趨勢或關聯(lián)。