1. 数据结构和算法
数据结构和算法都属于计算机的基础学科,也是非常重要的两门课程。学习数据结构能让学生了解计算机如何存储、如何操作。如果你能学好这门课,就说明你的编程能力强,基础打得牢固。
而根据算法的学习情况,可以来衡量你的思路是否灵活。如果这方面的反应能力强,就说明你见过的问题种类教多,当有新的问题时,可以调动大脑的算法库进行解答。而算法在实际应用中,就是大家常见的检索功能。当人们在网上搜索时,就需要通过算法搜索。
2. 高等数学
在院校申请时,除数据结构与算法,其次就是看学生的数学水平。所以大学时的数学课程也非常关键。在机器学习中,如果想要计算出神经网络达到的最优效果,最简单的例子就是运用二次函数求抛物线的最低值。科研领域对高等数学的要求也很高,因为通过高等数学可以解决很多计算机相关的基础问题。
3. 线性代数
线性代数可以解决机器学习中,图像处理方面的问题。例如矩阵这个知识点。有学习过的同学应该知道,图片在电脑中是以像素矩阵的形式存储的。如果想要对像素矩阵进行操作,就需要用到线性代数的矩阵运算,而这矩阵运算最常见的应用就是人脸识别技术。
4. 离散数学
离散数学中的图论,在科研领域与工作中运用较多。比如在导航应用中,想要计算如何从A到B,在地图中找到一条最短,交通最畅通的路径,就需要用到离散数学中的图论了。