计算机专业课程自学参考
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有人说,计算机专业的人编的程序要比非计算机专业的人编的要好.也许这是在大多数情况下适用的,但是并不是绝对的.你在这个方面经验比别人多,研究的比别人深入,那你就比别人专业,所以要相信自己.
我本不是计算机专业的,但是本专业也学过许多计算机课程.准备把没学的补补.下面是计算机专业课程,供大家自学参考,当然这些都是基础.
离散数学，数据结构，计算机组成原理，汇编语言程序设计，面向对象技术，数据通信
原理，数字电路与逻辑设计，程序设计课程设计，数据结构课程设计，计算机组成原理试验，
数字电路与逻辑设计试验，计算机文化基础，计算机程序设计，线性代数A，概率论与数理统计B，
普通物理B，电路电子学
数据库系统，操作系统，计算机网络，计算机系统结构，光通信技术，嵌入式系统设计，
Internet与web编程，Cisio/Solaris网络体系设计与实现，综合布线系统
编译原理，数字系统设计VHDL，信号与系统，微机系统与接口技术，数字信号处理，
软件工程，IT项目管理，七号信令系统，电子商务概论，多媒体技术，UNIX操作系统，计算机信息安全移动通信，卫星通信，计算机系统维护技术
基础方面：（应该无需解释啦）
⒈ 高等数学
⒉ 线性代数
⒊ 复变函数与积分变换
⒊ 概率统计
硬件方面：（最终应该达到可以看懂并分析电路图；可以设计专用计算机系统的程度）
⒈ 电路分析基础 一切电子方向的基础
⒉ 模拟电子技术基础 一切电子方向的基础（开始分化方向）
⒊ 数字电子技术基础 数字电子（计算机）专业的基础
⒋ 计算机组成原理 抽象的数字电子的“可以用来计算的机器”的大原理
⒌ 微机原理及接口技术 基于8086的PC微型计算机系统的原理
⒌ IBM PC汇编语言程序设计 8086CPU指令系统程序设计
⒌ 计算机系统与结构 抽象的数字电子计算机系统（非单指计算机）的原理
⒌ 单片机及接口技术 单芯片计算机系统的基本原理
⒍ （计算机）信号与系统 从数字电路角度理解的计算机系统的接口与通讯
软件方面：（最终应该达到可以阅读并分析程序（不单指源码）；可以设计计算机程序系统）
⒈ 离散数学
⒈ C语言程序设计 或 C++面向对象程序设计 或 Pascall语言程序设计
⒉ 数据结构 计算机中数据的组织与管理方式（启发式，非结论式）
⒊ 计算方法 计算机数值计算提高计算精度的方法
⒋ 操作系统 计算机系统基础管理软件的组成与实现技术
⒌ 编译原理 从源码到可执行代码的翻译过程快速有效的实现方法
⒍ 数据库系统概论 计算机中大批量数据的管理与检索方法
7 SQL Server数据库 一个具体的数据库系统的应用
8 软件工程 从工程管理的角度来管理“软件制造业”的方法
9 汇编语言
其它方向：
（电子）信号与系统
通信原理
计算机网络
TCP/IP技术
分布式应用原理
图形学
多媒体技术基础
很多朋友可能跟我一样，想学习计算机专业知识，又没机会接受正规的大学计算机教育。在此我作为过来人跟大家谈谈自己自学的感受。
★确立学习方向
计算机专业人才的培养目标有很多，就大学计算机专业的设置来看，大致可以概括为以下几个方面：
一、计算机软件与理论
本专业主要培养具有较强理论基础和设计、开发软件能力的软件人才，以满足软件开发、技术管理、科学研究和高等教育等多层次的社会需要。
二、计算机应用技术
本专业主要培养计算机应用技术领域的各类开发、研究、应用人才。
毕业生适合的工作有：高等院校计算机科学与技术的教师和研究人员、中小型控制系统的设计实施人员、大型控制系统的应用人员、企业级MIS/ERP建设人员、基于Internet/Intranet的多媒体应用程序开发人员、数字通讯领域各类应用人员、大中型企业及涉外企业IT部门的工作人员。
三、计算机系统（体系）结构
本专业以并行处理、容错计算等为主要研究方向，所开设的课程反映当前国内外计算机系统结构学科的发展水平。培养学生的计算机软硬件基础，以及熟练的以计算机为手段独立研究与设计计算机系统的能力和计算机应用、软件开发能力。
★如何挑选教材
好的教材对于自学者来说是至关重要的，因此下面我们重点介绍一下适合自学用的计算机专业教材。
一、数学
数学是计算机专业的基础，学好数学是学好计算机专业的关键。高等数学课程主要学习微积分、空间解析几何和微分方程，一般高校通用的教材是同济大学编的《高等数学》，目前已经有了第五版，也可以使用自考教材——西安交通大学陆庆乐编的《高等数学》，可以买一些配套的辅导书和习题解答。
还有两门重要的数学课程是《线性代数》和《概率统计》。可以分别采用高等教育出版社出版、同济大学编写的《线性代数》和浙江大学编写的《概率统计》。注意：自学一定要多做习题，而且最好一门课有一本习题解答和辅导书。
除了上面数学基础课外，在计算机专业中举足轻重的就是《离散数学》，这门课要多花点力气来学。可以采用左孝凌教授等编的《离散数学》，上海科学技术文献出版社。也可以用北大、清华的教材，还可以参考左教授编的自学教材，经济科学出版社。
其他课程还有《复编函数》、《计算方法》等，有余力的朋友可以选学。
二、专业基础课
1.《程序设计》：学习内容一般为C和C++。C语言可以采用谭浩强教授的《C程序设计》，内容比较浅显，C++方面的书推荐钱能编写的《C++程序设计》，清华大学出版社。
2.《数据结构》：这门课程比较难，可以采用严蔚敏教授编写的《数据结构（C语言版）》，有配套习题册。好好做题，有时间多编几个大的程序。
3.《模拟电路》和《数字电路》：这是难度较高的两门课程，选用自考教材相对来说容易些，也可以参考清华大学出版社出版的相关教材。
三、专业课
1.《计算机组成原理》：推荐白中英主编的《计算机组成原理》（第三版），科学出版社；黄爱英主编的《计算机组成原理》（第三版），清华大学出版社。
2.《操作系统》：汤子赢编写的《计算机操作系统》（第三版），西安电子科技大学出版社。还可以参考高教司司长张尧学教授编写的教材，清华大学出版社。
3.《汇编语言》：可以用清华大学出版社出版的教材，也可以用自考教材。
4.《数据库原理》：人民大学教授王珊编的《数据库系统概论》（第三版），高等教育出版社，复旦大学施伯乐老师编写的教材也不错。
5.《编译原理》：国防科技大学陈火旺院士编写的教材十分不错，最新版本是2000年出的，国防工业出版社。
四、选修课
包括计算机网络与通讯、软件工程、图形学、人工智能、系统结构、图形学等。此类课程的教材可选用全国高等教育自学考试指定教材，或参考各高校所采用的计算机专科和本科教材及配套辅导书。英文基础好的朋友可以用国外著名大学的影印版教材。
需要提醒大家的是，除了教材，网上有许多相关课堂录像和课件，有条件的朋友要充分利用。
我自己通过上述课程的学习和实践，已经考完了计算机本科自学考试的大部分课程，并已通过计算机四级考试，下半年还准备参加高级程序员考试。希望我的经验对大家能有所帮助。
总结一下,没学过的课程大概有:
1.*离散数学
2.*计算机组成原理,*计算机系统结构,嵌入式系统设计,编译原理,*Unix系统
3.*Internet与web编程,Cisio/Solaris网络体系设计与实现,*TCP/IP技术
4.综合布线系统,信号与系统,数字信号处理,单片机及接口技术,分布式应用原理
5.*IT项目管理
6.多媒体
*号的一定会看,其他的课可能会看.除了以上的,其他基本都在本科学过.需要进一步加强的有:
1.汇编语言,操作系统,微机原理
2.数据库,计算机网络,软件工程.
人工智能需要的基础课程包括
1、数学课：
高等数学、线性代数、概率论与数理统计，复变函数与积分变换、离散数学、最优化、随机过程。
2、系统与控制课：
信号与系统、反馈控制
3、计算机课：
高级语言程序设计、Python程序设计实践、数据结构、算法、嵌入式系统、人工智能基础
4、电子课：
电路、模电、数电
就题论题，还包括：
1. Python 数据库连接库，例如MySQL 连接库的应用，这决定你的数据从哪里来。这里面涉及到sql语法和数据库基本知识，是你在学习的时候必须一起学会的。
2. Python 做基本数据计算和预处理的库，包括numpy ，scipy，pandas 这三个用得最多。
3. 数据分析和挖掘库，主要是sklearn，Statsmodels。前者是最广泛的机器学习库，后者是侧重于统计分析的库。（要知道统计分析大多时候和数据挖掘都错不能分开使用）
4. 图形展示库。matpotlib，这是用的最多的了。
说完题主本身 要求，楼上几位说的对，你还需要一些关于数据挖掘算法的基本知识和认知，否则即使你调用相关库得到结果，很可能你都不知道怎么解读，如何优化，甚至在什么场景下还如何选择算法等。因此基本知识你得了解。主要包括：
1.统计学相关，看看深入浅出数据分析和漫画统计学吧，虽然是入门的书籍，但很容易懂。
2.数据挖掘相关，看看数据挖掘导论吧，这是讲算法本身得书。
剩下的就是去实践了。有项目就多参与下项目，看看真正的数据挖掘项目是怎么开展的，流程怎样等。没有项目可以去参加一些数据挖掘或机器学习方面的大赛，也是增加经验得好方法。
最近一段时期，人工智能专业再次冲上热搜，179所院校设立了人工智能专业，作为一个热词，人工智能的热度无疑会吸引来大量的关注，而网络上对于人工智能的薪资宣传，无疑也会吸引大量的考生。
但是，这179所高校同时设立，未免让人心头稍微一紧，大家都知道，同一个专业名，即使是相当成熟的经典专业，在不同的学校开，自然培养方式不一样，出来也不一样。更不说这种新专业。面对这种新事物，自然而然就有疑问：
人工智能是学什么的?不同学校间培养有什么差别?出来就业如何?
1、a href="mailto:http:/wenda.hqwx.com/c-121.html" title="人工智能专业" target="_blank"人工智能专业的代码
经过查阅教育部2020年的本科专业目录：
人工智能专业属于电子信息类，属于同一类的还有电子信息工程和通信工程，这与一般印象中人工智能属于计算机类较为不同。这种分类表明人工智能专业的官方定义中不仅仅局限于计算机领域，更加强调一些电子信息处理的相关方面，更加侧重于理学。
2、人工智能专业培养方案
计算机领域有句名言，Talk is cheap. Show me the code，通俗讲就是别扯没用的，给我看看你的代码，这里也是一样。
经过搜索和分类，本文决定以原985、211的标准分别展示培养方案。
A 同济大学
同济大学本科生院jwc.tongji.edu.cn
大学经典课程比如英语，政治，物理，体育这些就不多说了
数学课：高等数学、线性代数、概率论与数理统计，复变函数与积分变换、离散数学、最优化、随机过程。
系统与控制课：信号与系统、反馈控制
计算机课：高级语言程序设计、Python程序设计实践、数据结构、算法、嵌入式系统、人工智能基础
电子课：电路、模电、数电
以及一些选修课
看了看这个课程体系，尤其是与同济大学自动化专业对比后
同济大学本科生院jwc.tongji.edu.cn
同济大学人工智能专业，删减了自动化经典培养体系里的机械、电机部分，增加了计算机语言的课程，选修课里也去掉了电力系统部分，增加了一些前沿选修课。方向更加细化。
由于专业基础为自动控制类，对于计算机课程引入不多，综合来看，培养方向主要还是与硬件有关但主要从事算法开发的人工智能产业岗位，和同济陈院士从事的智能无人系统相契合。
B、武汉理工大学
与同济大学不同，武汉理工大学的人工智能培养体系更加接近于计算机专业
武汉理工大学本科招生网zs.whut.edu.cn
专业核心课程：包括数学类核心课程、计算机类核心课程和人工智能核心课程，数学分析，概率与统计，随机过程，离散数学，数据结构，操作系统与编译原理，数据管理与组织，算法分析与设计，最优化理论与方法，人工智能导论，机器学习与模式识别，多智能体系统，知识工程，认知科学。
专业特色课程：智能规划，数据挖掘，博弈论，数字图像处理，多媒体技术，自然语言处理，大数据可视分析，类脑计算，三维视觉，智能汽车互联技术，智能语音处理，深度学习，人工智能伦理与法治，虚拟现实，智能船舶，智能交通系统，生物信息学。
而计算机专业培养方案
武汉理工大学本科招生网zs.whut.edu.cn
专业核心课程：高级语言程序设计、离散结构、计算机组成原理、数据结构、操作系统、编译原理、数据库系统原理、计算机网络、软件工程。
专业特色课程：面向对象程序设计、计算机基础与编程综合实验、面向对象与多线程综合实验、算法分析与设计、数据结构与算法综合实验、人工智能。
与计算机专业对比后发现，人工智能专业是在计算机专业基础上，适当去掉了一些传统计算机课程，引入了一些前沿课程。与计算机专业差别不大。
通过以上两个个院校的对比，目前开设a href="mailto:http:/wenda.hqwx.com/c-121.html" title="人工智能专业" target="_blank"人工智能专业的院校对当前需求均有认识，按照当前的形势来说，是贴合技能需求的。
开设人工智能专业的院校对当前需求均有认识，按照当前的形势来说，是贴合技能需求的。如今，国家对人工智能的重视已经上升到国家战略的层面，人工智能在未来可预见的范围内一定是个热门专业，既有前途又有“钱途”。
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1、概念不一样：数学是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科。而物理则是研究物质运动最一般规律和物质基本结构的学科。
2、精密性不一样：物理的理论结构充分地运用数学作为自己的工作语言，以实验作为检验理论正确性的唯一标准，是当今最精密的一门自然科学学科。数学在精密性这方面相对来说不像物理那般，而是用严谨性来形容。
3、起源不一样：数学起源于人类早期的生产活动，古巴比伦人从远古时代开始已经积累了一定的数学知识，并能应用实际问题。物理则是起源于人类社会实践的发展。
扩展资料：
数学简史：
西方数学简史
数学的演进大约可以看成是抽象化的持续发展，或是题材的延展．而东西方文化也采用了不同的角度，欧洲文明发展出来几何学，而中国则发展出算术。
第一个被抽象化的概念大概是数字（中国的算筹），其对两个苹果及两个橘子之间有某样相同事物的认知是人类思想的一大突破．除了认知到如何去数实际物件的数量，史前的人类亦了解如何去数抽象概念的数量，如时间—日、季节和年．算术（加减乘除）也自然而然地产生了。
中国数学简史
数学古称算学，是中国古代科学中一门重要的学科，根据中国古代数学发展的特点，可以分为五个时期：萌芽；体系的形成；发展；繁荣和中西方数学的融合。
物理简史：
伽利略·伽利雷（1564~1642年）人类现代物理学的创始人，奠定了人类现代物理科学的发展基础。
当今物理学和科学技术的关系两种模式并存，相互交叉，相互促进“没有昨日的基础科学就没有今日的技术革命”。
参考资料：
百度百科-数学
百度百科-物理
