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最深的感受就是，人工智能与数学，须臾不可分。许多人工智能算法和模型都建立在数学的基础上，比如机器学习中的分类、聚类、回归等都依赖数学中的统计学、线性代数与最优化理论，而深度学习中的神经网络以及参数训练方法也依赖代数、图论与微积分理论。这些数学中的理论与方法，为人工智能提供了大量的算法工具。同样的，人工智能也可以使用大规模运算和自动推理来求解复杂的数学问题，从而更高效地解决数学难题，推动数学领域的发展。例如，人工智能可以在超高维空间中进行快速搜索，从而找到人类数学家可能忽略的新定理，也可以通过数理逻辑，完成复杂且漫长的数学推导与计算，提高解决问题的效率。
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记者从复旦大学获悉，“AI大课”的目标是实现AI课程覆盖全体本科生和研究生、AI+教育覆盖全部一级学科、AI素养能力要求覆盖全部专业的“三个100%”渗透。目前，刚实施一学期的AI课程还存在一些问题，会在下一阶段的建设中不断改进。预计到2025年春季学期，首批建设的116门AI课程将全部完成首轮开课，还将有6-8门AI课程与同济大学共建共享。
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