AI技术的基础知识包括以下几个方面：
数学基础
线性代数：矩阵运算、特征值与特征向量等，有助于处理数据和构建模型。
概率论与数理统计：用于处理不确定性和进行模型评估。
微积分：帮助理解优化算法中的参数更新等概念。
编程基础
Python：AI领域应用最广泛的编程语言，需熟练掌握其基础语法、数据结构、面向对象编程等，以及常用的AI库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。
C++和Java：了解这些语言有助于在需要高性能计算或与现有系统集成时发挥作用。
数据结构和算法
数据结构：如数组、链表、栈、队列、树、图等，用于高效地存储和处理数据。
算法：如排序、查找等基本算法，有助于理解和实现AI算法。
机器学习基础
监督学习：包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等，用于解决分类和回归问题。
无监督学习：包括聚类算法、降维算法等，用于处理未标记数据。
强化学习：适用于机器人控制、游戏等领域的决策问题。
深度学习基础
神经网络：包括输入层、隐藏层、输出层，工作原理包括前向传播和反向传播。
深度学习框架：如TensorFlow、PyTorch、Keras等，用于构建和训练各种神经网络模型。
自然语言处理（NLP）基础
文本预处理：包括分词、词性标注、命名实体识别等。
词嵌入技术：如Word2Vec、GloVe等，用于将文本数据转换为数值形式。
计算机视觉基础
图像处理：包括图像增强、特征提取、目标检测等。
视频处理：包括视频分析、目标跟踪等。
其他AI技术
激活函数：如sigmoid、ReLU等，为神经网络引入非线性。
深度学习驱动的突破阶段：随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，深度学习技术的出现彻底改变了人工智能的发展轨迹。
这些基础知识构成了AI技术的核心框架，对于深入理解和应用AI技术至关重要。建议结合具体的应用场景和需求，有针对性地学习和掌握相关知识。