人工智能是一个综合性强的专业，从了解基础开始到深入学习，需要学的内容还是蛮多的。涉及Python语言，数据处理数据分析，机器学习算法、自然语言处理NLP、计算机视觉CV、数据挖掘等技术。人工智能需要学习以下的内容：
1.Python编程
熟练掌握人工智能Python语言，建立编程思维以及面向对象程序设计思想，掌握人工智能开发必备Python高级语法。
Python基础语法、Python数据处理、函数、文件读写、异常处理、模块和包、面向对象、网络编程、多任务编程、高级语法、Python数据结构。
2.数据处理与统计分析
掌握SQL及Pandas完成数据分析与可视化操作。掌握Linux常用命令和数据库的使用。
Linux、MySQL与SQL、Numpy矩阵运算库、Pandas数据清洗、Pandas数据整理、Pandas数据可视化、Pandas数据分析项目。
3.机器学习
机器学习、K近邻算法、线性回归、逻辑回归、聚类算法、决策树、集成学习、机器学习进阶算法、用户画像案例、电商运营数据建模分析案例。
4.数据挖掘实战项目
运用机器学习算法解决实际业务的分类、聚类、回归的问题，完成数据挖掘项目。
神经网络基础、深度学习多框架对比、Pytorch框架。
5.深度学习与NLP自然语言处理基础
NLP入门、文本预处理、RNN及变体、Transfomer原理、传统的序列模型、迁移学习。
6.ChatGPT技术
ChatGPT入门、ChatGPT原理详解、ChatGPT项目实战、基于大型预训练模型搭建聊天机器人、聊天机器人和问答系统。
7.NLP自然语言处理
完成类项目，掌握多场景智能文本分类或知识图谱和文本摘要等NLP自然语言处理项目，进阶高阶人工智能开发。
抽取式文本摘要解决方案、生成式文本摘要解决方案、自主训练词向量解决方案、解码方案的优化解决方案、数据增强优化解决方案、训练策略优化解决方案、GPU部署解决方案、CPU部署解决方案、海量文本快速分类基线模型解决方案、基于预训练模型优化的解决方案、模型量化优化的解决方案、模型剪枝优化的解决方案、模型知识蒸馏优化的解决方案、主流迁移学习模型微调优化的解决方案。
8.计算机视觉CV
掌握数据结构与算法，核心机器学习、深度学习，掌握计算机视觉算法，诸如目标分割和经典CV网络CNN、残差网络、Yolo及SSD等。
机器学习算法与ScikitLearn、深度学习算法与Pytorch、数据结构算法、多行业数据挖掘项目和NLP拓展、神经网络、图像与视觉处理介绍、目标分类和经典CV网络、目标检测和经典CV网络、目标分割和经典CV网络。