这种教材就注定生硬难懂，给刚入大学的学生来学习，效果一般都很差 。高数课也就成了很多大学生的噩梦，因为它不能让学生完成从中学数学到大学数学的顺利过渡，学完这门课后，很多问题还是悬而未决，再学其他数学课程，就衔接不上，每况愈下 。能否让刚入学的大学生，都去学能够弄清来龙去脉的《数学分析》课程？这可是数学专业的两大支柱课程之一 。
数分如果学好了，确实是很有益处 。但它的难度更大，数学专业学生都要费很大功夫才能进入状态，其他专业学生恐怕把好几年的时间都搭在数分上都不一定能适应 。也不能只怪《高等数学》教材编得不好，大学生在中小学阶段没能打好数学基础也是一个不能忽视的原因 。中小学数学教育也是由于急功近利而让大部分学生通过大量刷题而“记”住各种类型题的解法，而不是真正使学生学会逻辑推理和活用知识，不然就会在数学课上花费太多时间，影响其他课程的学习 。
而颇有难度的数学课也不是那么容易就真正学好的，这就出现一种奇观，很多学生经过长时间的机械式学习也能取得较满意的高考数学成绩，但从严格意义来讲这有点像吃兴奋剂而突然提高竞技水准的运动员那样，其实际运动技能并没有那么高 。这样到了大学阶段，数学能力的缺陷就马上显现了 。我们学习数学，不仅是为了付诸实用，而是要真正从逻辑推理上弄懂各种原理，这样一旦遇到实际问题才不会生搬硬套 。
很多人一知半解地学了《高等数学》、《线性代数》、《概率论与数理统计》等大学数学课程，但由于学得不扎实，也只停留在做作业和考试的层次，在实际应用时就会乱用数学原理、滥用数学模型、做管中窥豹式的小样本抽样调查等 。可见，用浮光掠影走马观花急功近利的方式对付一下数学，一般也只能稀里糊涂地学习，最多也就知其然而不知其所以然，效果肯定是差强人意的 。
有什么解决的办法吗？名牌大学和二线大学的非数学专业学生，可以去学根据专业特点打造的《数学分析》迷你版，适当增加理论推导，但删去太难且对专业不太实用的内容 。三四线大学最好把一些数学课的内容合并，不要求面面俱到，但要有推理过程，甚至增加一些趣味数学和简单实用的数学模型的教学 。还可尝试在同一所大学里根据学生情况进行分级，因材施教，这样才能真正提高大学数学的教学质量 。
学人工智能，为什么要先学数学？
这是一个非常好的问题，作为一名科技从业者，我来回答一下 。首先，人工智能是一个非常典型的交叉学科，不仅涉及到数学，同时还涉及到计算机、控制学、经济学、哲学、神经学、语言学等多个学科，所以人工智能技术不仅难度较高，知识量也非常庞大，这也是为什么长期以来，人工智能人才的培养都集中在研究生教育领域的重要原因 。
人工智能当前有六个大的研究领域，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、知识表示、自动推理和机器人学，这些研究方向都离不开数学知识，所以要想在人工智能的研发领域走得更远，一定要有一个扎实的数学基础 。以机器学习为例，机器学习的步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以机器学习的基础是数据，而核心则是算法，所以也可以把机器学习问题看成是一个数学问题 。
机器学习在人工智能领域的应用非常广泛，所以很多初学者在进入人工智能领域之前，都会先从机器学习开始学起，而要想顺利入门机器学习的相关知识，数学基础是非常关键的 。虽然人工智能对于数学的要求比较高，但是即使数学基础不好，也可以在学习人工智能技术的过程中，逐渐补齐自己的数学短板，在学习人工智能技术的初期，也并不会遇到非常复杂的数学问题，只需要具有一些线性代数、概率论的基础知识就可以了 。
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