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。

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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