线性代数：数据的骨架
线性代数是AI中最基础的数学工具之一。在机器学习中，数据通常以矩阵的形式表示。例如，一张图片可以看作是一个像素矩阵，而一段文本可以通过词向量表示。矩阵运算（如加法、乘法）是神经网络中信息传递的核心操作。通过线性代数，AI能够高效地处理高维数据，从而识别模式并做出预测。
概率论：不确定性的管理者
现实世界充满了不确定性，而概率论为AI提供了处理不确定性的工具。例如，在语音识别中，AI需要计算某段语音对应特定文本的概率；在推荐系统中，AI需要预测用户喜欢某个产品的概率。贝叶斯定理是概率论中的重要工具，它帮助AI根据新证据不断更新自己的判断。
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