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1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论;
2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库;
3.编程语言基础：C/C++、Python、Java;
4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容;
5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等。
我们知道，目前国家也相继出台了一些扶持人工智能发展的政策，人工智能正处于发展的红利期，所以越早学习就越有就业优势。人工智能火起来就是这一两年的事儿，因此不管是上市企业，还是一些中小型企业，对于人工智能人才的需求量都非常大。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。目前来看，现在学习人工智能是一个很好的时机！
大学人工智能专业学习的课程主要有：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》、《无人驾驶技术与系统实现》、《游戏设计与开发》、《计算机图形学》、《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉》等。
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人工智能需要学习的基础课程
A.首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析
B.其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；
C.然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
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人工智能基础学数学基础、算法基础、编程基础、概念理解、工具使用、应用案例。
1、数学基础：人工智能需要很强的数学基础，主要包括：线性代数：矩阵、向量、特征值等，用于机器学习和深度学习中。概率论与统计：条件概率、贝叶斯定理、均值、方差、相关性等，用于权衡不确定性。渐拟理论：用于理解机器学习中模型对训练数据集的拟合。
信息论：熵、互信息、KL散度等，用于特征选择和度量学习中的信息增益。最优化：梯度下降、牛顿法等，用于机器学习模型的参数学习。
2、算法基础：主要包括机器学习和深度学习中的各种算法。如：监督学习：线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、神经网络等。无监督学习：K-Means聚类、层次聚类、PCA等。强化学习：Q学习、SARSA等。CNN、RNN和GRU等深度学习算法。
3、编程基础：掌握一门编程语言，常用的有Python、C/C++、Java等。主要用于实现机器学习和深度学习算法与模型。
4、概念理解：熟悉机器学习和深度学习中的各种概念，如训练集、测试集、超参数、 loss函数、精度、F1值、泛化能力、欠拟合与过拟合等。
5、工具使用：掌握机器学习和深度学习的主要工具库和框架,如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Pandas等。
6、应用案例：了解机器学习和深度学习在各行各业的典型应用,如图像分类、目标检测、语音识别、机器翻译、推荐系统等。
人工智能就业前景：
人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。
研究还表明，掌握三种以上技能的人才对企业的吸引力更大，且趋势越来越明显，因此，IT技术人员在掌握门技术的同时，需要适当掌握更多的技能！
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