基础算法

人工智能需要学哪些技术首先要涉及的是基础算法。这些算法是构建更高级AI系统的基石，包括机器学习、深度学习等。在这一层面上，开发者需要掌握数据结构、线性代数、概率论和统计学等数学工具，以及Python这样的编程语言。例如，对于机器学习来说，最基本的算法包括决策树、逻辑回归和支持向量机；而对于深度学习，则需要理解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及长短期记忆网络（LSTM）。

机器学习与深度学习

在人工智能领域中，机器学习和深度学习是最为核心的两个概念。它们分别代表了不同的处理方式：传统的监督式机器学习能够帮助计算设备根据已有的数据进行预测，而无需任何人类干预；而深层次的人工神经网络则允许设备通过自我优化来解决复杂问题。这两种方法都极大地推动了自动驾驶车辆、语音识别系统以及图像分类等多个领域。

自然语言处理

自然语言处理（NLP）是一门研究如何使计算设备理解和生成人类语言的问题，它也是人工智能所必备技能之一。在这个过程中，AI模型能够分析文本并提取有用的信息，并且能够生成具有意义的文本或响应用户查询。这一能力对聊天机器人、大型搜索引擎以及社交媒体平台至关重要。

计算视觉

计算视觉是指让计算设备以类似于人类之方式去理解和解释图像内容的一系列技术。这一领域涉及到图像识别、物体检测甚至视频分析等任务，是基于AI的大型应用，如自主导航飞行器或者安全监控系统中的关键组成部分。

人脸识别与生物特征识别

随着科技进步，人们越来越依赖于使用生物特征作为身份验证手段，这就要求开发者掌握如何使用AI进行有效的人脸识别。此外，还包括其他生物特征如指纹或虹膜扫描，以确保安全性同时提高效率。

强化学习与游戏理论

强化learning是一个让AI通过经验逐步改善其行为模式的手段，其中一个著名实例就是AlphaGo defeat世界围棋冠军李世石。而在游戏理论方面，它可以帮助设计更加公平且高效的市场规则，使得不同参与者的互动更加合理稳定。