線性代數、微積分、概率論與數理統計等數學基礎知識，為理解AI算法和模型提供理論支撐。

數據結構、算法、計算機網絡、操作系統和數據庫等計算機科學核心課程，為構建和維護AI系統奠定基礎。

掌握Python、Java等主流編程語言，以及TensorFlow、PyTorch等深度學習框架的使用。

學習Hadoop、Spark等分布式計算框架，以及Pandas、NumPy等在大數據處理和分析中的應用。

掌握機器學習的基本原理和常見算法。深入學習深度學習的基本原理和神經網絡結構等。

學習前端開發，如HTML、JavaScript以及React等框架。掌握后端開發語言如Java、Python等。