學人工智能需要哪些基礎？
人工智能近兩年熱度很高 ， 很多大公司和高精尖人才都涌入這個領域 ， 包括也提上了國家戰略層面 ， 所以大家都認為人工智能就是未來 ， 那么這個技術驅動的產業是需要特別專業的高精尖人才的 ， 事實上目前在人工智能領域在國內出現了人才斷層 ， 很多人才都是國外知名大學留學回來 ， 最終的原因也就是從大學這塊發生了脫節 ， 在美國是有專門的人工智能相關專業 ， 而在國內是鳳毛麟角 ， 不過對于還在大學的年輕人來說 ， 學好一些基礎的課程是能給學習人工智能打下很好的基礎 ， 所以想從事人工智能行業 ， 下面這些課堅決不能翹 ， 不然想補都很難 。
《高等數學》通常認為 ， 高等數學是由微積分學 ， 較深入的代數學、幾何學以及它們之間的交叉內容所形成的一門基礎學科 。主要內容包括：極限、微積分、空間解析幾何與線性代數、級數、常微分方程 。工科、理科研究生考試的基礎科目 。《離散數學》研究離散量的結構及其相互關系的數學學科 ， 是現代數學的一個重要分支 。離散的含義是指不同的連接在一起的元素 ， 主要是研究基于離散量的結構和相互間的關系 ， 其對象一般是有限個或可數個元素 。
離散數學在各學科領域 ， 特別在計算機科學與技術領域有著廣泛的應用 ， 同時離散數學也是計算機專業的許多專業課程 ， 如程序設計語言、數據結構、操作系統、編譯技術、人工智能、數據庫、算法設計與分析、理論計算機科學基礎等必不可少的先行課程 。通過離散數學的學習 ， 不但可以掌握處理離散結構的描述工具和方法 ， 為后續課程的學習創造條件 ， 而且可以提高抽象思維和嚴格的邏輯推理能力 ， 為將來參與創新性的研究和開發工作打下堅實的基礎 。
《算法與數據結構》主要包含基本概念、簡單數據結構（線性表、棧、隊列）、復雜數據結構（樹、圖）和算法與數據結構應用（排序、查找、算法設計基礎）四部分 ， 詳細介紹了常用數據結構和算法的基本概念及其不同的實現方法 ， 對各種數據結構 ， 討論了在不同存儲結構上實現線性和非線性結構的不同運算 ， 并對算法設計的方法和技巧進行了介紹 。
《數據庫》對數據庫和SQL語句的相關知識進行了深刻地闡明和分析 ， 學習的重點是標準SQL語句的學習的掌握 。常用數據庫MySQL和Oracle9i的介紹和使用 ， 以及一些特有數據庫廠商非標準SQL語句的介紹 。最后介紹了數據庫設計的知識 ， 設置這一章的目的不是為了培養一個數據庫設計人員 ， 而是介紹作為一個程序員所需要的數據庫設計知識 ， 例如：看懂ER圖 ， 使用數據庫設計工具等 ， 同時也為未來成長為一個數據庫設計人員奠定基礎 。
【實現人工智能民主化,人工智能基礎】本課程是這個課程體系的核心之一 ， 為軟件開發人員所需數據庫知識的學習教材 ， 而不是培訓一個DBA（數據庫管理員） ， 更具體的說是為Web開發程序員所需數據庫知識的學習教材 。以上四門課是跨越數學和計算機的基礎學科 ， 雖然學的很枯燥 ， 直接實用性也不大 ， 但是如果未來想學習人工智能相關技術 ， 這些基礎如果不打好 ， 很難補回來 。
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