1. 수학 기초: 인공지능은 선형 대수학, 확률론과 수학 통계, 미적분 등 많은 수학 개념과 방법을 포함한다. 이러한 수학 지식은 인공 지능 알고리즘을 이해하고 구현하기 위한 기초를 제공한다.

2. 프로그래밍 기반: 인공지능을 배우려면 파이썬, C++ 또는 자바와 같은 하나 이상의 프로그래밍 언어를 익혀야 합니다. 프로그래밍 능력은 인공지능 알고리즘을 실현하고 지능 시스템을 구축하는 기초이다.

3. 데이터 구조 및 알고리즘: 인공 지능 알고리즘은 일반적으로 복잡한 데이터 구조와 알고리즘 (예: 트리, 맵, 정렬 및 검색) 을 포함합니다. 이러한 기본적인 데이터 구조와 알고리즘을 파악하면 알고리즘의 효율성과 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

4. 기계 학습의 기초: 기계 학습은 인공지능의 중요한 분기로, 감독 학습, 감독되지 않은 학습, 강화 학습 등의 방법을 포함한다. 기계 학습의 기본 원리와 선형 회귀, 논리 회귀, 지원 벡터기, 신경망 등과 같은 일반적인 알고리즘을 배웁니다. , 인공 지능 분야에 진입하기위한 기본 요구 사항입니다.

5. 심화 학습의 기초: 심화 학습은 기계 학습의 하위 영역이다. 심도 있는 학습의 기본 원리와 컨볼 루션 신경망 (CNN), 재귀 신경망 (RNN), 장기 메모리 네트워크 (LSTM) 등과 같은 일반적인 모델을 배웁니다. , 이미지 인식 및 자연어 처리 분야에서 더 나은 결과를 얻는 데 도움이 될 것입니다.

6. 컴퓨터 시각 및 자연어 처리: 이 두 분야는 인공지능의 중요한 응용 방향이며, 컴퓨터 시각 및 자연어 처리의 기본 개념과 기술을 포함한다. 이러한 지식을 배우면 실제 문제에서 인공지능의 응용을 이해하는 데 도움이 된다.

7. 운영 체제 및 컴퓨터 네트워크: 운영 체제 및 컴퓨터 네트워크의 기본 사항을 이해하면 인공 지능 시스템의 작동 원리와 최적화 방법을 더 잘 이해할 수 있습니다.

8. 인공지능의 윤리와 법률: 인공지능 기술이 발달하면서 윤리와 법률 문제가 날로 두드러지고 있다. 인공지능 윤리와 법률의 기초를 이해하면 이러한 문제를 더 잘 처리하는 데 도움이 된다.