学习人工智能需要一些基础知识和技能，包括数学、计算机科学、统计学和算法。数学知识是人工智能基础的重要组成部分，包括线性代数、微积分、概率论和统计学。计算机科学知识是实现人工智能算法的必要条件，包括编程语言、数据结构、算法和计算机体系结构。统计学知识是机器学习和数据分析的基础，包括概率论、假设检验、回归分析和贝叶斯统计学。算法知识是人工智能应用领域的核心技能，包括机器学习和深度学习算法、计算机视觉算法和自然语言处理算法等。此外，还需要具备扎实的数理统计背景知识和数据处理能力，以及对人工智能领域相关技术和应用的了解和认识。

　　在学习人工智能时，需要打好数学基础和计算机基础，像是线性代数、微积分、数据结构和算法学科。这些基础知识可以让我们更好地理解人工智能的实现和应用过程。在实践中，我们也需要具备统计学知识，因为人工智能算法几乎是在处理海量数据。掌握基本的统计学知识，可以帮助我们了解如何应用人工智能算法，同时也能够更好地优化和改进这些算法。另外，机器学习和深度学习等人工智能算法都涉及到优化问题，需要我们具备相关的优化方法，例如随机优化和梯度下降等。

　　更进一步地说学ai需要哪些基础知识，由于人工智能应用范围和领域的广泛性，不同领域的专业知识需求也不同。例如，在计算机视觉和自然语言处理领域，需要了解图像处理、计算机视觉和自然语言处理等技术，而在金融、医疗等领域，需要了解经济学、生物学、医学等专业知识。因此，在学习人工智能时，也需要根据应用领域的不同，系统性地学习相关知识，以便更好地将人工智能技术用于实践中。