1. 线性代数和概率论：线性代数和概率论是AI领域中的根本数学知识，包括线性方程组、矩阵乘法、特色值分解、概率分布、贝叶斯公式等。这些知识对付理解机器学习和深度学习算法都是非常主要的。
2. 编程措辞和算法：AI开拓须要节制至少一种编程措辞，如Python、Java、C++等，并且须要熟习常用的机器学习和深度学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络等。
3. 数据构造和算法：除了机器学习和深度学习算法，AI开拓还须要节制常用的数据构造和算法，如数组、链表、栈、行列步队、排序、搜索等。这些知识在处理大规模数据和优化算法性能时非常主要。
4. 数据库和数据处理：AI开拓须要节制数据库的基本知识，如关系型数据库、NoSQL数据库、SQL措辞等，并且须要熟习数据处理的常用工具和技能，如Pandas、Numpy、Scikit-learn、TensorFlow等。
5. 自然措辞处理和打算机视觉：自然措辞处理和打算机视觉是AI领域中的两个主要分支，须要节制常用的自然措辞处理技能，如文本分类、命名实体识别、情绪剖析等，以及常用的打算机视觉技能，如图像分类、物体检测、人脸识别等。
6. 软件工程和项目管理：末了，AI开拓还须要节制软件工程和项目管理的基本知识，如代码规范、版本掌握、测试、支配等，以及项目管理的方法和工具，如敏捷开拓、Scrum等。
7. 机器学习和深度学习框架：机器学习和深度学习框架可以帮助开拓者更快地开拓和测试算法。目前常用的机器学习和深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Keras、Theano等。学习和节制至少一种框架是非常主要的。
8. 数据科学和统计学：AI开拓须要对数据有深刻的理解，须要熟习数据探索、数据可视化、特色工程等数据科学技能，同时须要节制基本的统计学知识，如假设考验、置信区间等。
9. 人工智能伦理和法律：AI的利用和开拓涉及到伦理和法律问题，比如隐私保护、数据安全、人工智能歧视、任务分配等。开拓者须要理解干系的伦理和法律问题，并确保自己的运用符合干系的规定和标准。
总的来说，AI开拓须要节制多个领域的知识和技能，这些知识涉及到数学、编程、数据库、自然措辞处理、打算机视觉、数据科学、统计学、伦理和法律等。AI开拓者须要在这些领域深入学习和实践，并不断更新自己的知识和技能，才能在AI领域中立于不败之地。