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AIUST.Com按：時下，隨著人工智能、機器人、大數(shù)據(jù)熱度上升；業(yè)界需要的人才缺口也非常大，不少高校也于近年開設了此類專業(yè)。但培養(yǎng)需要一定的周期。業(yè)界的需求，亦從不少程序員中招聘。但不少程序員只具備高中的數(shù)學知識(即初等數(shù)學)，亦有不少程序員曾經(jīng)修過高等數(shù)學等知識，但畢業(yè)離校多年，早已忘了。于是，時下相關的培訓班也開設了起來。

但是，如果在職程序員轉行做機器學習相關算法工作，需要具備哪些數(shù)學知識?？傮w來說，數(shù)學知識越多越好，但是，基本上最少應具備工科三大基礎課：高等數(shù)學(或微積分)、線性代數(shù)(或高等代數(shù))、概率論與數(shù)理統(tǒng)計。但很顯然明顯不夠。

工科如電子、自動化、通訊專業(yè)，一般在這三大基礎課后最少加修一門復變函數(shù)與積分變換；計算機類專業(yè)最少加修離散數(shù)學(以數(shù)理邏輯、集合論、圖論內(nèi)容為主)，有的院校將離散數(shù)學拆成3門以上的數(shù)學課。

于是我們得了結論，工學生出身的程序員，應最少具備五門數(shù)學課程知識：高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、復變函數(shù)與積分變換、離散數(shù)學。如果將離散數(shù)學拆分成數(shù)理邏輯、集合論、圖論、組合數(shù)學的話就是8門。

但做算法設計，這些知識應是夠了，但不能固步自封，應接著深入學習。一般應在上述課程后邊工作邊加修隨機過程、矩陣分析、解析幾何、模糊數(shù)學、運籌學與最優(yōu)化方法、數(shù)值分析、抽象代數(shù)、數(shù)論、傅里葉分析、泛函分析、常微分方程、偏微分方程、點集拓撲與代數(shù)拓撲這些數(shù)學知識，并不僅僅是學懂，應研究如何應用。

做為一名程序員，如果認真的學習以上羅列的數(shù)學課程，相信在10年時間里，在人工智能、機器學習這些領域能成為優(yōu)秀的專家。因為學習這些數(shù)學課程的過程中，是不為斷的提升自我的數(shù)學素養(yǎng)及嚴謹思維的過程。在未來，人工智能及腦機交互領域將是一個非常大的市場，只有掌握了廣泛及深入的數(shù)學知識，方能在這些行業(yè)發(fā)揮更大的作用。