掌握机器学习算法

机器学习是AI人工智能的核心，它可以让计算机学会在未知数据中发现模式，从而得出结论。因此，掌握机器学习算法是学习AI的基础。

学会数据处理

AI需要大量的数据作为基础，因此要学会如何处理数据。这包括数据清洗、数据预处理、数据可视化、数据集的划分等等。良好的数据处理能力可以提高AI算法的准确度和鲁棒性。

学会自然语言处理

自然语言处理是AI的重要分支领域，它让计算机可以理解、分析和处理自然语言，如语音识别、机器翻译、对话系统等。学会自然语言处理技术可以为AI的应用场景提供更广泛的可能性。

学会深度学习

深度学习是现代AI应用的主要手段之一，它是一种基于人工神经网络的算法。深度学习可以处理大规模的非结构化或半结构化数据，并带来很高的准确性和鲁棒性。学会深度学习可以为AI应用场景带来更高的精度和效率。

学会计算机视觉

人类视觉是基本的感官之一，因此计算机视觉也成为了AI领域的热门研究方向之一。计算机视觉可以让计算机理解和分析图像、视频和其他视觉数据，并提取其中的信息和特征。学会计算机视觉技术可以为AI应用场景提供更高的复杂度和精度。

学会增强学习

增强学习是一种通过与环境交互来学习的算法。它可以让计算机在不断的试错中不断改进自己，从而逐步达到更高的目标。学会增强学习可以让AI系统更加自主、灵活和适应性强。