学习人工智能技术应用需要掌握以下核心技能和知识：

1. 编程基础

• 学习Python、Java、C++等编程语言，尤其是Python，因其简洁性和广泛的应用，是人工智能开发的首选语言。
• 掌握数据结构和算法，为后续的机器学习和深度学习打下基础。

2. 数学知识

• 线性代数：理解矩阵运算、特征值和特征向量等概念，是机器学习模型的核心。
• 微积分：掌握导数和积分的基本知识，用于优化算法。
• 概率论与统计学：理解概率分布、假设检验和贝叶斯理论，为数据分析提供支持。

3. 机器学习与深度学习

• 学习机器学习基础算法，如线性回归、决策树、支持向量机等。
• 深入理解深度学习架构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer等。
• 熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的使用。

4. 数据处理与可视化

• 掌握数据清洗、数据转换和数据增强的基本技能。
• 学习使用Pandas、NumPy等工具进行数据处理。
• 熟悉Matplotlib、Seaborn等可视化工具，帮助理解数据分布和模型效果。

5. 人工智能工具与平台

• 熟悉常用的AI开发工具，如Jupyter Notebook、VS Code等。
• 学习使用GitHub等代码托管平台，进行版本控制和团队协作。
• 了解国内外主流的AI云服务平台，如Google Cloud AI、阿里云机器学习平台等。

6. 项目实践

• 参与实际项目，从数据收集、模型训练到部署的全流程操作。
• 学习如何调优模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。
• 了解人工智能在不同行业中的应用场景，如自然语言处理、计算机视觉和智能机器人等。

7. 持续学习

• 关注最新的AI技术动态，阅读学术论文和行业报告。
• 参加在线课程和研讨会，如Coursera、edX上的机器学习课程。
• 加入AI社区，与同行交流经验，解决实际问题。

通过以上学习，可以全面掌握人工智能技术应用的技能，为未来职业发展打下坚实基础。