为探索人工智能（AI）技术与数学课程内容的深度融合路径，提升学生学习数学的兴趣与动力，推动数学课程改革与教学创新，数学教研室于4月2日召开专题教研会，围绕“数学与人工智能”展开深入探讨。本次教研会议数学教研室全体教师参与，大家积极发言，群策群力，研讨内容总结如下。

数学在人工智能（AI）中扮演着核心且多方面的角色，为模型构建、优化、数据分析和理论理解提供了基础。

1.微积分:优化模型的核心工具。通过导数（偏导数）实现梯度下降法，优化损失函数以更新模型参数;在概率模型中（如贝叶斯推断），积分用于边缘化隐变量或计算期望;反向传播算法依赖微积分的链式法则，计算神经网络中各层的梯度。

2.线性代数:数据和模型结构的基石。神经网络中的权重、输入数据和激活函数均以矩阵形式表示，前向传播和反向传播依赖矩阵的乘法和转置;主成分分析（PCA）和奇异值分析（SVD）用于数据降维和特征提取;在深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）中，张量是处理高维数据（如图像、视 频）的基础。

3.离散数学:逻辑与结构建模。图论是知识图谱、社交网络分析和神经网络结构设计依赖图模型;逻辑与布尔代数星规则引擎和自动推理系统基础; 组合优化在路径规化和资源调度中应用广泛。

4.概率与统计:不确定性建模与评估。贝叶斯网络、高斯过程和生成模型依赖概率论描述数据分布;假设检验、置信区间和p值用于模型性能评估;交叉熵、KL散度等统计量用于分类任务和模型优化。

5.微分方程：用于建模动态系统和时序数据；拓扑学：数据可视化和复杂系统分析中的新兴应用；数值分析：确保算法（如矩阵求逆、特征值计算）的稳定性和效率。

    数学为人工智能提供了理论支持、创新驱动和提高了可靠的算法。数学是人工智能的“语言”和“工具库”，贯穿从数据预处理到模型部署的全流程，它不尽为现有技术提供理论支持，还为未来的AI突破（如量子机器学习、神经符合AI）奠定基础，理解数学原理不仅能提升模型设计能力，还能帮助开发者诊断问题、优化性能并推动科学边界。

  （一 审：肖 丽； 二 审：徐利君； 三 审：刘少华）