学人工智能需要哪些基础？
人工智能近两年热度很高 ， 很多大公司和高精尖人才都涌入这个领域 ， 包括也提上了国家战略层面 ， 所以大家都认为人工智能就是未来 ， 那么这个技术驱动的产业是需要特别专业的高精尖人才的 ， 事实上目前在人工智能领域在国内出现了人才断层 ， 很多人才都是国外知名大学留学回来 ， 最终的原因也就是从大学这块发生了脱节 ， 在美国是有专门的人工智能相关专业 ， 而在国内是凤毛麟角 ， 不过对于还在大学的年轻人来说 ， 学好一些基础的课程是能给学习人工智能打下很好的基础 ， 所以想从事人工智能行业 ， 下面这些课坚决不能翘 ， 不然想补都很难 。
《高等数学》通常认为 ， 高等数学是由微积分学 ， 较深入的代数学、几何学以及它们之间的交叉内容所形成的一门基础学科 。主要内容包括：极限、微积分、空间解析几何与线性代数、级数、常微分方程 。工科、理科研究生考试的基础科目 。《离散数学》研究离散量的结构及其相互关系的数学学科 ， 是现代数学的一个重要分支 。离散的含义是指不同的连接在一起的元素 ， 主要是研究基于离散量的结构和相互间的关系 ， 其对象一般是有限个或可数个元素 。
离散数学在各学科领域 ， 特别在计算机科学与技术领域有着广泛的应用 ， 同时离散数学也是计算机专业的许多专业课程 ， 如程序设计语言、数据结构、操作系统、编译技术、人工智能、数据库、算法设计与分析、理论计算机科学基础等必不可少的先行课程 。通过离散数学的学习 ， 不但可以掌握处理离散结构的描述工具和方法 ， 为后续课程的学习创造条件 ， 而且可以提高抽象思维和严格的逻辑推理能力 ， 为将来参与创新性的研究和开发工作打下坚实的基础 。
《算法与数据结构》主要包含基本概念、简单数据结构（线性表、栈、队列）、复杂数据结构（树、图）和算法与数据结构应用（排序、查找、算法设计基础）四部分 ， 详细介绍了常用数据结构和算法的基本概念及其不同的实现方法 ， 对各种数据结构 ， 讨论了在不同存储结构上实现线性和非线性结构的不同运算 ， 并对算法设计的方法和技巧进行了介绍 。
《数据库》对数据库和SQL语句的相关知识进行了深刻地阐明和分析 ， 学习的重点是标准SQL语句的学习的掌握 。常用数据库MySQL和Oracle9i的介绍和使用 ， 以及一些特有数据库厂商非标准SQL语句的介绍 。最后介绍了数据库设计的知识 ， 设置这一章的目的不是为了培养一个数据库设计人员 ， 而是介绍作为一个程序员所需要的数据库设计知识 ， 例如：看懂ER图 ， 使用数据库设计工具等 ， 同时也为未来成长为一个数据库设计人员奠定基础 。
【实现人工智能民主化,人工智能基础】本课程是这个课程体系的核心之一 ， 为软件开发人员所需数据库知识的学习教材 ， 而不是培训一个DBA（数据库管理员） ， 更具体的说是为Web开发程序员所需数据库知识的学习教材 。以上四门课是跨越数学和计算机的基础学科 ， 虽然学的很枯燥 ， 直接实用性也不大 ， 但是如果未来想学习人工智能相关技术 ， 这些基础如果不打好 ， 很难补回来 。
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