​​要掌握人工智能技术，需系统学习数学基础、编程工具、机器学习核心理论及领域应用课程，其中线性代数、Python编程、深度学习框架（如PyTorch）和计算机视觉/NLP专项是四大关键模块。​​

1. ​​数学基础​​：线性代数（矩阵运算、特征值分解）支撑神经网络计算；概率论（贝叶斯定理、随机变量）是机器学习模型的统计基础；微积分（梯度下降、优化算法）用于模型参数调整。离散数学（图论）则对算法设计至关重要。

2. ​​编程与工具​​：Python是首选语言，需掌握NumPy、Pandas等数据处理库，以及TensorFlow/PyTorch框架。SQL和Spark等工具用于大数据处理，C++/Java可补充高性能计算需求。

3. ​​机器学习与深度学习​​：监督学习（线性回归、SVM）和无监督学习（聚类、降维）是基础；深度学习需掌握CNN（图像识别）、RNN（时序数据）、Transformer（NLP任务）等模型架构，以及GAN、迁移学习等进阶技术。

4. ​​领域专项课程​​：自然语言处理（分词、BERT模型）、计算机视觉（目标检测、图像生成）、智能机器人（传感器控制）等应用方向需结合项目实战。伦理课程（隐私保护、AI公平性）也越来越受重视。

​​提示​​：AI学习需理论与实践结合，建议通过Kaggle竞赛或开源项目巩固技能，同时关注大模型、边缘计算等前沿趋势。