小语种必须要学数学吗，想做人工智能必须要用python吗？
人工智能学习就是以计算机核心课程（数学基础课、学科基础课）为学科主线，以 机器学习、知识表示、计算机视觉、自然语言处理 为学科特色，以学科交叉为辅助，进行相关理论知识和实践技术能力的全面培养。
人工智能不是要以Python为基础。而是Python是作为当前开发人工智能，尤其是深度学习程序，快速搭建人工智能解决方案原型的首选语言。至于人工智能程序在工业和商业场景中进行实际部署。往往还是要进一步开发C++等执行效率比较高的程序。对于性能要求不是特别高的地方，也可以用C++语言开发常用功能的程序库，而使用Python作为运维脚本，加载这些C++程序库，然后读取配置文件，执行相应的逻辑。
那人工智能学什么？人工智能需要学习的主要内容包括（引自清华大学计算机系自然语言处理实验室刘知远副教授）：（1）数学基础课：清华CS和南大AI都需要学习的有 微积分（或数学分析）、代数与几何、离散数学（或数理逻辑、图论等）、概率论。南大AI新增 最优化方法，这在清华CS为研究生课程。（2）学科基础课：清华CS和南大AI都需要学习的有 程序设计基础、数据结构、人工智能导论、计算机原理、数字电路、系统控制。南大AI新增 机器学习、知识表示、计算机视觉、自然语言处理 作为学科基础课，这在清华CS均为高年级选修课或研究生课程；清华CS需要额外学习 电路原理、信号处理、操作系统、编译原理、形式语言与自动机，这些被南大AI列为专业选修课。（3）专业选修课：南大AI设立了很多AI相关的专业选修课，如 自动规划、概率图模型、强化学习、神经网络、深度学习等，在清华CS均为人工智能方向研究生课程；而南大AI设立的很多认知科学、神经科学、计算金融、计算生物学、计算语言学等交叉课程，在清华则分散在各院系开设的课程。
学习人工智能要主动参与科研工作的全过程，树立专业志趣，培养独立学习的能力、自我学习的习惯、提出问题的意识、以及独立解决开放问题的能力。
现在最火的深度学习，属于机器学习，而机器学习又是人工智能的一个分支领域。
就说深度学习吧，深度学习在图像识别、语音识别、翻译等领域，人工智能基本具备人的识别能力甚至超越了人类（当然深度学习在推理和认知等方面仍十分欠缺），基于这些能力应用到了很多场景，如医疗、公共安全等。
深度学习主要模型有的CNN，RNN，Autoencoder，GAN，Reinforcement Learning。学习和应用这些不同的神经网络模型，有TensorFlow 、PyTorch、MXNet等很多开发框架，可以采用C++，Lua语言，Python语言。
而当前全世界人工智能、机器学习的首选语言确实就是Python。python 是一门兼具简单与功能强大的编程语言，它专注于如何解决问题、自由开放的社区环境以及丰富的第三方库，无需浪费时间去造轮子，各种Web框架、爬虫框架、数据分析框架、机器学习框架应有尽有，拿来即用。
你认为农村的孩子有学英语的必要吗？
这个观点就是错误的，不是因为不出门所以不用学英语，而是因为学了英语你才有叩开外面的世界大门的机会。
学习英语的重要性
一、学习优势
首先它是一门贯穿你学习生涯的一门必修课，从小学开始到你停止学习为止。其次，农村孩子若是英语好，在学习上有很大优势。农村孩子不像发达地区，英语教育的基础好。所以在同龄人中英语好，完全可以算作特长。
二、开拓视野
你的英语若是真的非常好，比如在上大学期间，你的城市若是举办什么国际性活动，需要志愿者。那么你的机会来了，和外国人用英语交流是一件非常好玩的事，他给了你学英语的满足感，应为你觉得英语终于派上用场了。
三、对于良好习惯的养成
学习英语是一个需要长时间坚持的事，所以在这个这过程中，你会培养某些良好的学习习惯。比如越读，写作，等等。而这些习惯对于农村孩子来说是非常重要的，因为他们不想城市孩子会去补课，所以学习，只能靠自己的良好的习惯来完成。
题主观点的问题
题主的问法就显示出题主其实并不想让孩子去外面的世界看看，不去外面的时间看看，那么自己的思维，心胸，格局，可能依旧是那么一点。到最后孩子可能还是从事着和父辈一样的工作。
题主因该抱着让孩子学能英语才能出门的观念，不要让孩子因为自己的错误的观念而断送了美好的前程，你的孩子说不动将来会带你去埃菲尔铁塔、悉尼歌剧院，会带你去这一辈子都不敢想的地方。
数学建模需要掌握哪些编程语言和技术？
数学建模需要掌握Python和MATLAB等编程语言和技术。因为Python和MATLAB是数学建模最常用的编程语言，掌握它们可以帮助研究人员更好地进行数据分析和模拟计算。此外，还需要掌握相关的数学知识和建模技术，例如线性代数、微积分、最优化算法、数据挖掘等。只有全面掌握以上所述的编程语言和技术，才能更好地进行数学建模的研究工作。
学计算机一定要数学好吗？
作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的研究生导师，我来回答一下这个问题。
首先，数学和物理对于计算机专业有重要的影响，因为软件研发问题说到底就是数学问题，而硬件研发说到底就是物理学问题，所以学好数学和物理对于计算机专业的学生来说具有重要的意义。不少计算机专业的研究生导师也比较喜欢数学专业和物理学专业的学生，数学专业的本科生在读研时选择大数据、人工智能等方向也是比较不错的选择。
当然，随着IT行业的不断发展，软件开发的难度也在下降，大量的应用级开发岗位对于数学的要求并不高，比如前端开发、移动终端开发、Web开发等涉及到数学知识的地方并不多，所以即使数学基础比较薄弱，目前也可以从事软件开发工作。但是如果要从事研发级岗位，则需要具备扎实的数学基础。
目前是大数据、人工智能时代，大数据和人工智能是典型的交叉学科，大数据的基础知识包括三方面，分别是数学、统计学和计算机，而人工智能涉及到的基础知识就更多了，包括哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等。所以，如果想从事大数据和人工智能领域的开发，数学是比较重要的。
随着云计算服务逐渐从IaaS转换到PaaS，软件开发模式也在发生着变化，一些基础性的开发任务将逐渐被整合（场景开发），未来大量的应用级开发程序员将面临岗位升级的问题，而数学是岗位升级的关键因素之一。尤其是未来人工智能产品的采用将代替大量的初级开发岗位，程序员的工作内容将进一步向技术创新方向发展，而IT行业的技术创新在很大程度上要依赖于数学知识。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
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