人工智能是计算机科学的一个分支，它的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
全面学习人工智能的知识比较多，涉及的面比较广，需要有高等数学、计算机及机器学习以等方面的知识。
一、高等数学知识
数学知识包括数据分析、概率、线性代数、矩阵、凸优化等。
二、编程语言
编程语言比较多，如C、C++、MATLAB、LISP、Prolog和Python等。其中，重点要学好Python语言，Python是机器学习比较流行的语言，Python比较简单，能调用其它语言，发挥各语言优势。
Python语言具有的优势：
（1）具有清晰的Python语法结构。容易理解，即使不是编程人员也能理解程序的含义；
（2）容易操作纯中文文件；
（3）Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协调工作；
（4）使用广泛、存在大量的开发文档。目前科学和金融领域Python语言得到了广泛应用。
三、机器学习
机器学习包括：回归算法、决策树、随机森林和提升算法；数据分析的Aprior算法和关联规则等。机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。
机器学习的特征：
（1）建立简单的机器学习模型，按照重要性对特征进行排列；
（2）根据得到的特征排列，有针对的进行工程，提取特征；
（3）重复上述过程，不断的优化自己的模型，找到关键的特征；
（4）对模型的参数进行调参，最优化，得到最佳模型组合。
大家好，我认为人工智能技术的学习需要循序渐进。
首先从机器学习ML开始，机器学习经历了多年的发展形成了丰富的模型结构，例如线性回归、决策树、逻辑回归、向量机、贝叶斯、神经网络等，我们只有修改一下模型的参数，对其进行训练输出最优模型即可；
第二要学习深度学习DL,深度学习可以构建一套复杂的网络输入大量的数据进行训练输出最优的模型，这个过程是对于计算机的计算能力要求很高，所以随着云计算与大数据的发展也加快了深度学习的步伐，深度学习有很多网络结构需要学习，如DNN、CNN、RNN、LSTM、GAN等,每种网络结构应用的领域不一样，如CNN用在图像识别分析领域，RNN、LSTM用在语音识识别；
第三要学习一下python编程语言,python在大数据处理这一块有其自身的优势，支持Pytorch、TensorFlow等人工智能框架；
希望我的回答能帮到您，谢谢。
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