人工智能python需要学什么

人工智能在Python中的学习需要掌握以下几个方面：

1. Python编程基础：学习Python的基本语法、数据类型、控制流等基础知识，熟悉Python编程环境和常用的开发工具。

2. 数学基础：理解线性代数、微积分、概率论等数学概念和方法，这些是人工智能算法的基础。

3. 数据处理和分析：掌握数据处理和分析的基本技能，包括数据清洗、特征选择、特征工程等，以及使用Python中的数据处理和分析库，如Numpy、Pandas等。

4. 机器学习算法：学习常用的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等，了解它们的原理和应用场景，并使用Python中的机器学习库，如Scikit-learn进行实践。

5. 深度学习框架：掌握至少一种主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，了解深度学习的基本原理和常用的网络结构，能够使用框架进行模型构建和训练。

6. 自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）：如果你对自然语言处理或计算机视觉感兴趣，可以进一步学习相关的算法和技术，如文本分类、机器翻译、目标检测等。

除了以上几个方面，还可以根据具体的应用场景进一步学习相关的知识和技术，如强化学习、推荐系统等。不过要注意的是，人工智能是一个广阔而深入的领域，需要长期的学习和实践才能掌握其中的核心技术和方法。