学习AI需要掌握一系列的核心技能，这些技能包括但不限于以下几个方面：
基础机器学习技能
线性回归、逻辑回归
神经网络基础
决策树
聚类算法
异常检测
偏差/方差、成本函数、正则化、优化算法、误差分析
深度学习技能
神经网络进阶
超参数调优
卷积神经网络（CNN）
序列模型
Transformer架构
相关数学知识
线性代数（向量、矩阵运算）
概率统计（离散概率、连续概率、常见概率分布）
探索性数据分析（EDA）
基础微积分
软件开发能力
Python编程基础
数据结构（尤其是数据框架）
常用算法
TensorFlow/PyTorch等深度学习框架
scikit-learn等机器学习库的使用
数据处理能力
使用Pandas等库进行数据清洗、转换、预处理
使用Matplotlib等库进行数据可视化
使用Kaggle提供的公开数据集进行练习
实践与项目经验
学习与复现现有的经典AI项目
参与AI竞赛和项目实践
阅读和理解最新的AI研究论文
交流与沟通能力
能够与团队成员和AI工具进行有效的沟通和协作
能够在团队中分享和讨论AI相关的知识和经验
持续学习能力
时刻关注AI领域的最新发展和趋势
能够快速学习和适应新的算法和技术
这些技能构成了学习AI的基础框架，但需要注意的是，AI领域发展迅速，持续学习和实践是保持竞争力的关键。