人工智能是計算機科學的一個分支，它是一個很大的方向。從人工智能的研究范圍就可見一斑，它是一門研究如何使計算機能夠模擬且實現人類智能的學科。

不同的研究領域側重點各不相同，需要的基礎知識也是不同的。

拿機器學習來說，它需要的基礎知識：

1、數學基礎

像微積分、線性代數、概率論與數理統計，用來理解和計算機器學習中算法的數學原理與推導，以及優化方法。

2、編程基礎

掌握編程語言，用來實現機器學習的算法，比如 Python、R、C++ 等。

3、數據結構與算法基礎

機器學習算法中使用了很多的數據結構和算法，了解常用的數據結構與算法能更好的理解和實現機器學習算法和模型。

像自然語言處理，它需要的基礎知識：

1、數學基礎

微積分、線性代數、概率論與數理統計這些內容，有助于理解 NLP 模型以及學會用它們來處理文本數據，

2、編程基礎

掌握編程語言，常見的是 Python、C++ 這些可以用來編寫和運行程序。

3、數據結構與算法基礎

數據結構和算法對于處理和分析文本數據非常重要，掌握常見的數據結構與算法能讓自己寫出更高效的 NLP 算法和模型。

4、語言學基礎

這個是學習自然語言處理必須的，了解基本的語言學概念和語言結構，比如像語法、句法、語義，對于自然語言處理來說是很重要的。

像計算機視覺，它需要的基礎知識：

依然是數學基礎、編程基礎、數據結構與算法基礎以外，你需要額外具有數字圖像處理基礎，熟悉數字圖像技術處理的基本技術。

可以看到，人工智能的每個研究方向具體要做的內容不同，具體要求可能也會有所不同，但還是存在著交叉和重疊的知識內容。

也就是數學基礎、編程基礎、數據結構與算法。

這些也是學習人工智能所需要的前置知識。