​​人工智能技术与应用的核心学习内容包括数学基础、编程能力、人工智能核心理论及行业应用四大模块，需掌握机器学习、深度学习等算法原理，并具备计算机视觉、自然语言处理等领域的实践能力。​​

1. ​​数学基础​​：线性代数、微积分、概率统计是构建AI模型的基石，用于理解神经网络优化（如梯度下降）、矩阵运算（如图像处理）及不确定性建模。

2. ​​编程与工具​​：Python是主流语言，需熟练使用TensorFlow、PyTorch等框架及NumPy、Pandas等数据分析库，通过项目实战提升代码能力。

3. ​​核心理论与技术​​：

   • ​​机器学习​​：从数据中学习规律，应用于预测与决策。
   • ​​深度学习​​：通过神经网络处理复杂任务（如语音识别）。
   • ​​计算机视觉​​：图像/视频分析技术（如OpenCV）。
   • ​​自然语言处理​​：文本理解与生成（如机器翻译）。

4. ​​行业应用与技能整合​​：需结合医疗、金融等行业需求，完成数据标注、模型训练到部署的全流程，例如使用AI云平台实现智能识别系统。

​​提示​​：AI技术迭代迅速，建议通过开源项目、竞赛（如Kaggle）积累经验，同时关注前沿论文与行业动态，保持持续学习。