一、数据与算力
二、算法与基础知识
线性代数：用于处理数据。
微积分：帮助我们理解变化与优化。
概率与统计：用于数据分析和推断，处理不确定性。
三、机器学习概述
1. 监督学习：此学习方法使用带有标签的数据集进行训练，旨在找到一种映射关系，使算法能预测新输入数据的正确输出。
2. 无监督学习：与监督学习不同，无监督学习使用无标签数据集进行训练，目的是发现数据中的隐藏结构或模式。
3. 半监督学习：结合了上述两者的特点，使用少量标注数据和大量未标注数据进行训练。
四、深度学习的原理与应用
深度学习是机器学习的一个分支，它使用深层网络模拟人脑元之间的连接。通过大规模数据训练，模型可自动学习数据的特征表示。
1. 多层表示学习：深度学习允许多层次的特征表达和抽象，自动发现和提取输入数据中的重要特征。
2. 端到端学习：无需手工设计特征提取器或预处理步骤，实现端到端的学习。
3. 大规模并行计算：利用现代硬件（如GPU）进行高效的并行计算。
4. 梯度下降优化：使用梯度下降等优化算法最小化损失函数，并通过反向传播算法有效更新网络参数。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域均取得了显著突破。
五、强化学习的特点与核心要素
强化学习是机器学习的另一分支，通过代理与环境的交互学习策略，以实现长期最大化回报。它更强调决策与反馈机制。
1. 基本框架：包括代理、环境、状态、动作、回报和策略等关键要素。
2. 马尔可夫决策过程：常用马尔可夫决策过程（MDP）进行建模，考虑状态转移概率和折扣因子等因素。
六、其他相关技术与工具
2. 基础数据结构与算法：如栈、队列、排序与查找算法、树与图等，有助于优化数据处理效率和查询速度。
3. 计算机组成原理与网络基础：对于开发高性能程序和网络应用至关重要。了解计算机的基本组成和网络协议有助于提高编程能力和确保应用的安全性。