Các kiến thức cơ bản về Toán học và Các Giải thuật: Bạn cần có một kiến thức cơ bản về toán học (đại số, ma trận, tính toán số học) và các giải thuật (như tìm kiếm, sắp xếp, đệ quy, v.v.).
Lập trình: Bạn cần biết một số ngôn ngữ lập trình, như Python, vì nhiều công cụ và thư viện cho AI được viết bằng Python.
Machine Learning: Bạn cần học về các thuật toán Machine Learning, như Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, v.v. Học cách sử dụng các thuật toán này trên dữ liệu và cách đánh giá chúng.
Deep Learning: Học về các mạng Neural, như các mạng Perceptron và các mạng Convolutional Neural Networks (CNNs). Học cách xây dựng và huấn luyện các mạng này trên dữ liệu.
NLP: Nếu bạn quan tâm đến trí tuệ nhân tạo cho ngôn ngữ, học về các mô hình NLP, như mô hình Word Embedding, mô hình Sequence to Sequence, v.v.
Áp dụ AI: Sau khi học được các kiến thức về AI, bạn có thể thử áp dụng những gì bạn đã học để giải quyết các vấn đề thực tế, như xử lý dữ liệu, xây dựng các mô hình phân tích dữ liệu, v.v.
Cập nhật kiến thức: AI là một lĩnh vực phát triển một cách nhanh chóng, vì vậy bạn cần cập nhật kiến thức của mình thường xuyên để giữ kịp với các xu hướng mới và các công nghệ mới.
