信息技术中的人工智能（AI）基础知识主要包括数学基础、计算机基础、编程语言、机器学习与深度学习等核心领域。以下是关键要点：

一、数学基础

• 线性代数 ：处理向量、矩阵运算，是深度学习基石。

• 概率论与统计学 ：用于建模不确定性和统计推断。

• 微积分 ：优化算法中导数、积分应用广泛。

二、计算机基础

• 操作系统 ：理解计算机工作原理。

• Linux环境 ：AI工具和框架主要运行平台。

• 网络与数据结构 ：分布式系统、云计算依赖网络知识；树、图等结构用于算法实现。

三、编程语言基础

• 主流语言 ：Python（机器学习/深度学习首选）、C/C++、Java。

• 常用库 ：Python的NumPy、Pandas、Matplotlib等。

四、机器学习与深度学习

• 机器学习 ：监督学习（线性回归、逻辑回归）、无监督学习（聚类、降维）。

• 深度学习 ：神经网络（前馈、卷积神经网络）、框架（TensorFlow、PyTorch）。

五、应用领域

• 核心应用 ：图像识别、语音识别、自然语言处理（机器翻译、情感分析）。

• 扩展领域 ：自动驾驶、医疗诊断、金融风险评估。

六、伦理与未来

• 伦理问题 ：数据隐私、算法偏见、公平性。

• 发展趋势 ：新技术（如强化学习）、新应用（如智能医疗）。

以上内容覆盖了AI基础知识的全面框架，建议结合实践项目（如使用TensorFlow进行图像分类）深化理解。