要系统学习人工智能（AI），需构建数学基础、编程技能、核心算法及实践应用等多维度的知识体系。以下是核心课程分类及学习重点：

一、数学基础（必修）

1. 线性代数

   • 矩阵运算、特征值/特征向量、奇异值分解（SVD）等，用于图像处理和神经网络。

2. 概率与统计

   • 概率分布、贝叶斯定理、假设检验、回归分析，应用于机器学习模型评估。

3. 微积分

   • 多元微积分、梯度下降、牛顿法等优化算法基础。

4. 离散数学

   • 逻辑推理、图论、组合数学，支撑算法设计和知识图谱构建。

二、编程与工具

1. 编程语言

   • Python ：主流AI开发语言，需掌握NumPy、Pandas、Matplotlib等库。

   • C++/Java ：适用于高性能计算和底层算法实现。

2. 框架与工具

   • 机器学习库：Scikit-learn、XGBoost。

   • 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch。

   • 数据处理工具：SQL、Hadoop/Spark。

三、核心课程

1. 机器学习基础

   • 监督学习（线性回归、SVM、决策树）。

   • 无监督学习（聚类、降维）。

   • 强化学习基础。

2. 深度学习

   • 神经网络基础、CNN、RNN、LSTM、Transformer。

3. 自然语言处理（NLP）

   • 文本分类、情感分析、机器翻译等应用。

4. 计算机视觉

   • 图像识别、目标检测、图像分割等。

四、实践与伦理

1. 项目实践

   • 图像分类、语音识别、推荐系统等实战项目。

2. AI伦理与法律

   • 数据隐私、算法偏见、责任归属等。

五、选修课程（可选）

• 强化学习 ：DeepMind课程或专项培训。

• 生成式AI ：生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）。

• 商业AI ：AI在医疗、金融等领域的应用。

学习路径建议

1. 基础阶段 ：先掌握数学基础和编程技能（1-2年）。

2. 核心课程 ：系统学习机器学习、深度学习等核心领域（2-3年）。

3. 实践与拓展 ：通过项目实践和选修课程深化领域知识（1-2年）。

4. 持续学习 ：AI领域技术更新快，需关注最新研究动态。

以上课程体系综合了多所顶尖高校的课程设置，可根据个人兴趣和职业方向进行调整。