人工智能是一种跨多学科的一门科学，不是简单的编程加数学运算，而是通过数学形式进行表示知识和推理过程。比如机器学习就用到概率论和统计分析来理解和预测数据模式、深度学习的神经网络就使用复杂的数学模型来模拟人脑处理问题的方式。

线性矩阵运算和概率问题都是入门人工智能必须了解的知识点，程序员通过代码实现生活中的场景需求，而数据科学家是通过算法来构建生活中的场景需求。

人工智能作为一个以大数据为基础，强大的算力为基石，再加上背后各种算法的加持和大量数据投喂、进行分类、回归等一系列步骤下才能构建一个可用度高的算法模型。

人工智能在线性矩阵计算、概率分析、统计分析预测的前提下才算是构建基础模型必要的知识，除此之外《计算机原理》、《计算机图形学》、《计算机编译原理》等对这些知识需要了解，最起码你要知道计算机是什么？它是如何工作的？

编程语言的掌握也是非常重要的，因为我们训练模型和调试参数的时候是需要编程语言来编写代码的，掌握一到两种编程语言也是非常重要的，比如Python、java等。保持对知识的渴望，阅读最新的行业动态以及对新发布的论文进行拜读也是非常重要的，同时要养成终身学习的习惯、才是成为构建新世界的缔造者。