1樓：匿名使用者
（二）教材說明和教學建議
教材說明
通過四年多的數學學習，學生已經掌握了大量的整數知識（包括整數的認識、整數四則運算），本單元讓學生在前面所學的整數知識基礎上，進一步探索整數的性質。本單元涉及到的因數、倍數、質數、合數以及第四單元中的最大公因數、最小公倍數都屬於初等數論的基本內容。數論是一個歷史悠久的數學分支，它是研究整數的性質的一門學問，以嚴格、簡潔、抽象著稱。
數學一直被認為是「科學的皇后」，而數論則更被譽為「數學的皇后」，可見數論在數學中的地位。本單元的知識作為數論知識的初步，一直是小學數學教材中的重要內容。通過這部分內容的學習，可以使學生獲得一些有關整數的知識，另一方面，有助於發展他們的抽象思維。
在數論中，數的整除性理論又是最為基本的理論，本單元的所有概念都是建立在數的整除性的基礎之上。對於任意整數a、b，都存在整數n、r，使b＝na＋r（其中r＜a），當r＝0時，我們就說b能被a整除（或a能整除b），此時，b＝na。其他的一些概念，如因數、倍數等，都是以此為基礎的。
在以往的數學教材中，也一直把「數的整除」概念編排在這一單元的起始位置，再把因數（以往的教材中稱為約數），倍數，2、5、3的倍數的特徵（以往的教材稱為能被2、5、3整除的數的特徵），質數，合數，分解質因數，最大公因數（以往的教材中稱為最大公約數），最小公倍數等內容共同編排在後面，合為一個單元。這樣編排，雖然突顯了以上這些概念的緊密邏輯關係，但也形成了同一單元內概念多而集中、抽象程度過高的現象，學生在學習時經常出現概念混淆、理解困難的問題。因此，與以往教材相比，本套實驗教材在編寫時，對這部分內容進行了以下幾方面的調整。
1. 我們在本單元研究的都是整除現象，因此，可以說整除概念是貫穿這部分教材的一條主線。但「整除」這一詞彙是否必須出現呢？
讓學生大量敘述「×能被×整除」「×能整除×」是否必要？籤於學生在前面已經具備了大量的區分整除與有餘數除法的知識基礎，對整除的含義已經有了比較清楚的認識，不出現整除的定義並不會對學生理解其他概念產生任何影響。因此，本套教材中刪去了「整除」的數學化定義，而是藉助整除的模式na＝b直接引出因數和倍數的概念。
2. 在以往的教材中，由於求最大公因數、最小公倍數時，採用的方法是唯一的、固定的，也就是用短除法分解質因數的方法。因此，作為求最大公因數、最小公倍數的必要基礎，「分解質因數」一直作為必學內容編排。
而在本冊教材中，由於允許學生採用多樣的方法求最大公因數和最小公倍數，分解質因數也失去了其不可或缺的作用，同時，也是為了減少這一單元的理論概念，教材不再把它作為正式教學內容，而是作為一個補充知識，安排在「你知道嗎？」中進行介紹。
3. 公因數、最大公因數和公倍數、最小公倍數概念的建立是以因數、倍數的概念為基礎的，也是為後面學習約分（需要儘快找出分子、分母的公因數）、通分（需要儘快找出兩個分數分母的公倍數）做準備的，在整個知識鏈中起著承上啟下的作用。這兩個內容可以集中編排在本單元，也可以分散編排在約分、通分的前面。
考慮到本單元概念較多，抽象程度高，本套教材把這兩部分內容分散編排在第四單元，也更加突出了它們的應用性。
教學建議
1. 由於這部分內容較為抽象，很難結合生活例項或具體情境來進行教學，學生理解起來有一定的難度。在過去的教學中，一些教師往往忽視概念的本質，而是讓學生記硬背相關概念或結論，學生無法理清各概念間的前後承接關係，達不到融會貫通的程度。
再加上有些教師在考核時使用一些偏題、難題，導致學生在學習這部分知識時覺得枯燥乏味，體會不到初等數論的抽象性、嚴密性和邏輯性，感受不到數學的魅力。為了克服以上教學中出現的問題，應注意以下兩點。
（1）加強對概念間相互關係的梳理，引導學生從本質上理解概念，避免記硬背。本單元中因數和倍數是最基本的兩個概念，理解了因數和倍數的含義，對於一個數的因數的個數是有限的、倍數的個數是無限的等結論自然也就掌握了，對於後面的公因數、公倍數等概念的理解也是水到渠成。要引導學生用聯絡的觀點去掌握這些知識，而不是機械地記憶一堆支離破碎、毫無關聯的概念和結論。
（2）由於本單元知識特有的抽象性，教學時要注意培養學生的抽象思維能力。雖然我們強調從生活的角度引出數學知識，但數論本身就是研究整數性質的一門學科，有時不太容易與具體情境結合起來，如質數、合數等概念，很難從生活實際中引入。而學生到了五年級，抽象能力已經有了進一步發展，有意識地培養他們的抽象概括能力也是很有必要的，如讓學生通過幾個特殊的例子，自行總結出任何一個數的倍數個數都是無限的，逐步形成從特殊到一般的歸納推理能力，等等。
2. 這部分內容可以用6課時進行教學。
學習人工智慧，需要什麼數學基礎？
2樓：熱情的
需要必備抄
的知識有襲:
1、線性代數：如何bai將研究物件形式化du？
2、概率論：zhi如何描述統計規律？
3、數理dao統計：如何以小見大？
4、最優化理論： 如何找到最優解？
5、資訊理論：如何定量度量不確定性？
6、形式邏輯：如何實現抽象推理？
7、線性代數：如何將研究物件形式化？
人工智慧簡介:
1、人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。
2、它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧涉及的學科:
哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，電腦科學，資訊理論，控制論，不定性論，仿生學，社會結構學與科學發展觀。
3樓：長沙新華電腦學院
這個問題比較大。一般來說，學好數學是基礎。邏輯推理和映像思維也十分重要。
可以到這邊看看
4樓：cda資料分析師
人工智慧技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智慧，首先要掌握專必備的數學屬基礎知識，具體來說包括：
線性代數：如何將研究物件形式化？
概率論：如何描述統計規律？
數理統計：如何以小見大？
最優化理論： 如何找到最優解？
資訊理論：如何定量度量不確定性？
形式邏輯：如何實現抽象推理？
學習人工智慧的數學基礎是甚麼
5樓：匿名使用者
數理邏輯、來離散數學、微積分是絕源
對重要bai的。 人工智慧有很多分支，du從zhi各分支的總和來看dao，幾乎所有的數學都是重要的。不過不論你將從事哪些分支的研究，有幾項始終是重要的：
數理邏輯、離散數學、微積分。對ai理論研究，需要很深的邏輯；象模態邏輯、時序邏輯等等非經典邏輯，還需要範疇學。對傳統符號式機器學習，需要數理邏輯和離散數學、概率統計。
對連線主義機器學習，需要概率統計、微積分。對強化學習和agent，需要邏輯和運籌學。 祝你在學習中取得進步。
6樓：匿名使用者
模糊數學，要不然不能叫只能，只是簡單的判斷罷了
還有就是邏輯學，這個很必要
人工智慧需要學習哪些數學知識
7樓：匿名使用者
分佈，kl距離等再往
bai後面延伸還有du資訊理論等
zhi內容它是更實用理論dao的基礎。
內5.最優化
在簡單基礎的容應用場景下，我們希望機器學習能很好的對於事物有個歸納總結的能力，所以訓練學習的過程有點像一個擬合過程，不用的應用場景對不同的目標進行優化所以肯定是基礎再上一層所要具備的數學素養
6.凸優化
更進一步的優化應用
7. 組合數學
這是計算機行業的基本功
8.具體數學
一本書叫這個名字，同樣應該作為通用計算機類數學基本功9.時間序列分析
10.隨機過程
數學不好，學人工智慧學哪方面？
8樓：匿名使用者
數學學不好，需要知來
道什麼自原因，有些數bai學學得很多好的，可能不是邏輯du思維好，而只是記憶力zhi比dao較好，還有就是照搬，現在我們的學習很多，不是一種能力，而是獲取知識，瞭解而已，這和智慧，聰明沒有關係，只是記憶力比較，而記憶力一般是差不多，需要的就是多聯絡，而思維能力，人和機器也是不一樣的，人是會有主觀的記憶，而機器是機械的，人工智慧也是一種機械的思維記憶，以及概率和計算機程式的思維，，
人工智慧也需要語言，就算是一門外語，如果你英語學不好，那麼計算機程式設計就不太好學，而這和數學沒有關係
還有就是一些電學以及制動化，需要的物理學科，這和數學有關，需要一定的邏輯，但是更多的經驗，，
還有就是人工智慧檢測，生產、以及資料收集、分析、以及歸納和提取，，
還有人工智慧的銷售，以及推廣等
還包括人工智慧的訓練，，你感覺數學，還是影響學人工智慧嗎？學習人工智慧很多人可能只是滿足一部分，開始瞭解人工智慧，不只是看新聞，聽報道，還需要研究，，這是無論你學不學，你都會得到一些和其他人不一樣知識，可能也會你的領域，，最好是實踐一下，人工智慧沒有想象的高深，很多可能還和傳統相關，或者一樣，起碼在未來一段時間，，
9樓：匿名使用者
宣告：詞條人人
bai可編輯，創du建、修改和認zhi證均免費詳情矽谷
dao大佬揭祕人工智慧
版157.7萬 6'
「人權工智慧女王」談社交ai87.9萬 8'58"
人工智慧85.6萬 4'15"
人工智慧：真·人類終結者？77萬 2'37"
那天，人類終於感受到被ai所取代的恐懼72萬 1'39"
人工智慧
電腦科學的一個分支
本詞條是多義詞，共17個義項
科普中國
本詞條由「科普中國」科學百科詞條編寫與應用工作專案稽核貢獻者張新生張英海毛謙唐雄燕何寶巨集蔣遠羅聖美率鵬詳情人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來
10樓：匿名使用者
數學不好要分情況，如果從初中開始數學就一直偏科嚴重，數學一直很差邏輯不好，確實很難學會人工智慧。但是如果你一直以來數學學科學習的馬馬虎虎，這是沒有問題的。
11樓：長沙新華電腦學院
人工智慧。人工智慧當然需要會程式設計，另外需要了解數學知識和人工智慧的
回演算法。現在數學一般答需要高數，線性代數，概率論與數理統計。不過不必太望而生畏，畢竟不是上學，需要應付考試和偏難怪的題目。
人工智慧的數學主要需要了解基礎，原理。計算的事情框架來做
可以到這裡看看，網際網路it學校
五年級下冊數學英才教程答案，五年級下冊數學英才教程答案 68頁
五分之四 一千 一千分之一 四分之三 五分之二 八分之五 十分之七b分之a a b 擦，最起碼哪個地區，哪個出版社，哪個版的，哪一年印刷版說下啊 五年級下冊數學英才教程答案 你好 你這種提問方法是不會有答案的，你應該把 上傳，拍清晰點，讓回答者幫你做 由於沒有題目，我不能準確回答您的問題，還請原諒。...
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