机器学习：了解机器学习算法、监督学习与无监督学习、模型评估等基本概念。
深度学习：熟悉神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型的基本原理与应用。
自然语言处理：掌握文本预处理、词嵌入、文本分类、命名实体识别等自然语言处理技术。
计算机视觉：了解图像处理、特征提取、目标检测、图像分割等计算机视觉的基本概念和方法。
数据处理与分析：熟练运用数据清洗、特征工程、数据可视化、统计分析等数据处理与分析技巧。
编程语言与框架：熟悉至少一种常用的编程语言（Python）和相关的人工智能框架（PyTorch）。