從事人工智能行業，應該掌握的知識有python基礎與科學計算模塊、AI數學知識、線性回歸算法、線性分類算法、無監督學習算法、決策樹系列算法、海量數據挖掘工具、概率圖模型算法、深度學習原理到進階實戰、圖像識別原理到進階實戰、圖像識別項目、自然語言處理原理、自然語言處理項目、數據挖掘項目等。
人工智能也可以說是計算機科學的壹種，因為它在研究中曾企圖想了解智能的本質，然後生產出壹種擁有和人類相同的思維模式的機器。
人工智能的主要使用為機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。
用來研究人工智能的主要物質基礎以及能夠實現人工智能技術平臺的機器就是計算機，人工智能的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在壹起的。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。
人工智能在計算機上實現時有2種不同的方式。
壹種是采用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），它已在壹些領域內做出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另壹種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。
遺傳算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經網絡（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬後壹類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網絡則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。
為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前壹種方法，需要人工詳細規定程序邏輯，如果遊戲簡單，還是方便的。如果遊戲復雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而壹旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最後為用戶提供壹個新的版本或提供壹個新補丁，非常麻煩。
采用後壹種方法時，編程者要為每壹角色設計壹個智能系統（壹個模塊）來進行控制，這個智能系統（模塊）開始什麽也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下壹次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大壹點。但壹旦入了門，就可得到廣泛應用。由於這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用於復雜問題，通常會比前壹種方法更省力。
培訓的話，現在比較多，可以自己先了解了解看看。網上還有壹些免費的視頻可以看看，感覺感覺。
人工智能基礎入門