❶ 離散數學對計算機系的來說，很重要嗎為什麼

不是很重要，計算機系是一個大的科系呀 簡單的包括硬體核軟體系列，你說這回個離散數學的話 我不是答很清楚 但對硬體來說的話 離散數學用不到的，軟體的話 看你是學開發編程呢還是設計應用了 具體你要了解哪一方面，還請您 追問。

❷ C++,C語言,離散數學,人工智慧

幾何主要是關於抄圖形的，平面幾何，就是處理平面圖形相關的知識，立體幾何就是處理立體圖形的關系。不管怎麼說，初中的得弄明白吧。先sinX cosX這些的相關特性，用法。三角形（三角形是最簡單的，也是最基本的）的相關知識。學人工智慧，弄些皮毛就可以了，先繼續深入，就得下工夫了！如果涉及到曲線就得學高中的那些幾何圖形了。

❸ 關於人工智慧里的離散數學問題

證明如下。

❹ 對人工智慧很感興趣，打算學習，請問需要什麼數學基礎

好吧。。之前兩個回答明顯是Copy過來的。。。但講的大概是對的。。。

目前國內比較熱門的應該有機器學習(ML)，數據挖掘(DM)，自然語言處理(NLP)，這些方向國內還是比較強的，因為不依賴硬體，純理論和軟體。其他方向比如智能機器人，生物智能，這些比較依賴硬體實力，國內相對較弱，歐美日這些方面比較強。看以後是准備在國內還是國外發展而定(當然外國ML,DM,NLP也很強。。只是國內相對來說比較好。。)

有一點是肯定的，絕大部分理工科，數學都是要求非常高的。。。當然我說的是研究，如果是做AI方向的程序員的話，要求不是很高。。。AI的所有方向都會用到線性代數，概率論。 至於樓上說的什麼離散數學，微積分，用是用的到 不過並不是非常難，因為他們只是基礎 某個函數你知道怎麼積分就行了，沒有太多難處。。切身感覺是，概率論非常非常重要，基本上人工智慧裡面的「智能」就靠概率來實現。。。。（生物智能不是很了解 不過也應該是差不多）

❺ 數據結構,演算法,離散數學,C++,人工智慧

看是哪種，比如說圖像處理的演算法 就需要很高深的數學，主要是復變函數積分變換。人工智慧的有些方面需要復變函數積分變換的知識，另外機器推理需要離散數學的知識。大概就是這樣。另外除了上面說的，可能還用到矩陣論的知識和泛函數分析。當然 一般軟體公司，比如網路要搞中文語言理解，就會專門數學系的去做演算法，語言理解還有什麼語音識別的演算法，這些不用數學，你用數據結構里的東西能做出來嗎？嗯 高數是 復變函數和積分變換 矩陣論 泛函數的基礎。大概就是這樣。演算法分為廣義和狹義的，狹義的演算法就是計算方法和數據結構還有高級數據結構里的演算法，廣義的演算法還包括信息學 信號學 控制論 系統論 資訊理論給出的數學方法，可以說，廣義的演算法就是數學方法，包括函數啦 矩陣啦，然後給出一個計算機能實現的方案。計算機實現往往不是難事，但是數學方法的設計才是難事。當然啦 作為計算系的孩子也不一定去搞什麼演算法，還有別的東西，比如軟體工程，處理器架構，等等這些方面都是只有計算機系或者電子工程系的孩子才能做，數學系的搞不了的。

❻ C語言,C++,離散數學,高等數學,匯編,數據結構,人工智慧

人工智慧是強烈依賴離散數學的，不過離散數學和小學高中大學的那些數學差得有些遠吧 = = 雖然廣義上都是邏輯范疇的，我小學到中學數學都奇差無比，經常50分左右，但是離散數學毫無壓力，人工智慧也是 = = 所以就我我個人看來人工智慧和離散數學和中學學得古典數學包括高數的關系都不大。

人工智慧只學C和匯編不夠的啊，LISP才是王道啊！！！！！！C到時可以用，匯編好像用的真的比較少。數據結構和演算法都是實現的時候用的比較多，人工智慧的核心部分和實現還是有一定差距的！！！幾何這種定義。= = 只有中學才把代數和幾何分開的吧。。。大學里我接觸到的圖形不是用矩陣解就是用復變函數解啊，代數才是現代數學的核心吧。

你應該先想想自己要學什麼，今後的方向是什麼樣的別人才好給你建議啊。

❼ 離散數學中的邏輯推理在人工智慧中的具體實例

昨天那個嗎？

❽ 數據結構,演算法,離散數學,人工智慧

演算法跟公式有相似點，但不能等同。演算法是解決一個問題的一系列步驟。如果真回要把演算法和公式扯一塊的話，答那演算法可以說是一組公式組成的。發明新的演算法不一定要對數學很精通，但數學是計算機的基礎，你看看《計算機編程藝術》這本書就知道數學對演算法對計算機有多重要

❾ 高等數學,線性代數,離散數學,人工智慧,概率論

內容不同，同濟那本是給非數學專業本科生用的，只講了一些基本的知識，在大學里一般36課時。
如果你是數學專業，學的深了，自然用的書就厚了，相對來說課時量也多，可能要54或者72！
書不是越厚越好，關鍵看你學來做什麼。
其實我覺得同濟那本自學不錯，就是要配習題集一起看，還有線性代數雖然簡單，但是比較抽象，這個課程自學還是有一定難度的！

❿ 數據結構,演算法,離散數學,C++,人工智慧,圖形學

數學，是核心。
演算法，是數學的具體表現。或者說，是數學的一個外殼。這個外殼，有版簡單的，有復雜權的。

就象加法運算，幼兒園、小學、中學、大學都要學。但加法用的場合不同，解決問題的范圍也就不同。
幼兒園，加法用於正整數計算。
小學，加法用於實數計算。
中學，加法用於簡單的向量計算。
大學，加法用於多維度的復雜向量計算。

同樣的道理，《零基礎學演算法》、《零基礎數據結構》和《大話數據結構》，與《演算法導論》雖然都是講解演算法的，但難易程度不是一個概念。

在解決實際問題時，首先需要把具體問題用數學語言描述出來。如果前人已經解決了，直接使用他們的結論。如果沒有，就得自己去求解。
其次，用演算法把數學結論描述成計算機能夠理解的工作步驟。此時，計算機就是一個大一點的計算器。
最後，讓計算機運行程序，並得到實際問題的結果。

因此，你的數學能力有多強，就能解決多復雜的問題。
建議你去看看《程序員的10層樓》一文。到了後期，基本上都是數學、哲學的范疇。

另外，
在科學界，沒有微軟公司的一席之地。所以，他們對數學的要求也是較低的。