❶ 离散数学对计算机系的来说，很重要吗为什么

不是很重要，计算机系是一个大的科系呀 简单的包括硬件核软件系列，你说这回个离散数学的话 我不是答很清楚 但对硬件来说的话 离散数学用不到的，软件的话 看你是学开发编程呢还是设计应用了 具体你要了解哪一方面，还请您 追问。

❷ C++,C语言,离散数学,人工智能

几何主要是关于抄图形的，平面几何，就是处理平面图形相关的知识，立体几何就是处理立体图形的关系。不管怎么说，初中的得弄明白吧。先sinX cosX这些的相关特性，用法。三角形（三角形是最简单的，也是最基本的）的相关知识。学人工智能，弄些皮毛就可以了，先继续深入，就得下工夫了！如果涉及到曲线就得学高中的那些几何图形了。

❸ 关于人工智能里的离散数学问题

证明如下。

❹ 对人工智能很感兴趣，打算学习，请问需要什么数学基础

好吧。。之前两个回答明显是Copy过来的。。。但讲的大概是对的。。。

目前国内比较热门的应该有机器学习(ML)，数据挖掘(DM)，自然语言处理(NLP)，这些方向国内还是比较强的，因为不依赖硬件，纯理论和软件。其他方向比如智能机器人，生物智能，这些比较依赖硬件实力，国内相对较弱，欧美日这些方面比较强。看以后是准备在国内还是国外发展而定(当然外国ML,DM,NLP也很强。。只是国内相对来说比较好。。)

有一点是肯定的，绝大部分理工科，数学都是要求非常高的。。。当然我说的是研究，如果是做AI方向的程序员的话，要求不是很高。。。AI的所有方向都会用到线性代数，概率论。 至于楼上说的什么离散数学，微积分，用是用的到 不过并不是非常难，因为他们只是基础 某个函数你知道怎么积分就行了，没有太多难处。。切身感觉是，概率论非常非常重要，基本上人工智能里面的“智能”就靠概率来实现。。。。（生物智能不是很了解 不过也应该是差不多）

❺ 数据结构,算法,离散数学,C++,人工智能

看是哪种，比如说图像处理的算法 就需要很高深的数学，主要是复变函数积分变换。人工智能的有些方面需要复变函数积分变换的知识，另外机器推理需要离散数学的知识。大概就是这样。另外除了上面说的，可能还用到矩阵论的知识和泛函数分析。当然 一般软件公司，比如网络要搞中文语言理解，就会专门数学系的去做算法，语言理解还有什么语音识别的算法，这些不用数学，你用数据结构里的东西能做出来吗？嗯 高数是 复变函数和积分变换 矩阵论 泛函数的基础。大概就是这样。算法分为广义和狭义的，狭义的算法就是计算方法和数据结构还有高级数据结构里的算法，广义的算法还包括信息学 信号学 控制论 系统论 信息论给出的数学方法，可以说，广义的算法就是数学方法，包括函数啦 矩阵啦，然后给出一个计算机能实现的方案。计算机实现往往不是难事，但是数学方法的设计才是难事。当然啦 作为计算系的孩子也不一定去搞什么算法，还有别的东西，比如软件工程，处理器架构，等等这些方面都是只有计算机系或者电子工程系的孩子才能做，数学系的搞不了的。

❻ C语言,C++,离散数学,高等数学,汇编,数据结构,人工智能

人工智能是强烈依赖离散数学的，不过离散数学和小学高中大学的那些数学差得有些远吧 = = 虽然广义上都是逻辑范畴的，我小学到中学数学都奇差无比，经常50分左右，但是离散数学毫无压力，人工智能也是 = = 所以就我我个人看来人工智能和离散数学和中学学得古典数学包括高数的关系都不大。

人工智能只学C和汇编不够的啊，LISP才是王道啊！！！！！！C到时可以用，汇编好像用的真的比较少。数据结构和算法都是实现的时候用的比较多，人工智能的核心部分和实现还是有一定差距的！！！几何这种定义。= = 只有中学才把代数和几何分开的吧。。。大学里我接触到的图形不是用矩阵解就是用复变函数解啊，代数才是现代数学的核心吧。

你应该先想想自己要学什么，今后的方向是什么样的别人才好给你建议啊。

❼ 离散数学中的逻辑推理在人工智能中的具体实例

昨天那个吗？

❽ 数据结构,算法,离散数学,人工智能

算法跟公式有相似点，但不能等同。算法是解决一个问题的一系列步骤。如果真回要把算法和公式扯一块的话，答那算法可以说是一组公式组成的。发明新的算法不一定要对数学很精通，但数学是计算机的基础，你看看《计算机编程艺术》这本书就知道数学对算法对计算机有多重要

❾ 高等数学,线性代数,离散数学,人工智能,概率论

内容不同，同济那本是给非数学专业本科生用的，只讲了一些基本的知识，在大学里一般36课时。
如果你是数学专业，学的深了，自然用的书就厚了，相对来说课时量也多，可能要54或者72！
书不是越厚越好，关键看你学来做什么。
其实我觉得同济那本自学不错，就是要配习题集一起看，还有线性代数虽然简单，但是比较抽象，这个课程自学还是有一定难度的！

❿ 数据结构,算法,离散数学,C++,人工智能,图形学

数学，是核心。
算法，是数学的具体表现。或者说，是数学的一个外壳。这个外壳，有版简单的，有复杂权的。

就象加法运算，幼儿园、小学、中学、大学都要学。但加法用的场合不同，解决问题的范围也就不同。
幼儿园，加法用于正整数计算。
小学，加法用于实数计算。
中学，加法用于简单的向量计算。
大学，加法用于多维度的复杂向量计算。

同样的道理，《零基础学算法》、《零基础数据结构》和《大话数据结构》，与《算法导论》虽然都是讲解算法的，但难易程度不是一个概念。

在解决实际问题时，首先需要把具体问题用数学语言描述出来。如果前人已经解决了，直接使用他们的结论。如果没有，就得自己去求解。
其次，用算法把数学结论描述成计算机能够理解的工作步骤。此时，计算机就是一个大一点的计算器。
最后，让计算机运行程序，并得到实际问题的结果。

因此，你的数学能力有多强，就能解决多复杂的问题。
建议你去看看《程序员的10层楼》一文。到了后期，基本上都是数学、哲学的范畴。

另外，
在科学界，没有微软公司的一席之地。所以，他们对数学的要求也是较低的。