- Python：在人工智能领域广泛应用，拥有丰富的库和工具。

- C++：用于底层开发和性能优化。

3. 机器学习：

- 机器学习基础：包括监督学习、无监督学习、强化学习等概念。

- 常见算法：如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类算法、神经网络等。

4. 深度学习：

- 深度神经网络：如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等。

- 深度学习框架：如 TensorFlow、PyTorch 等的使用。

5. 自然语言处理：

- 词法分析、句法分析、语义理解、文本分类和情感分析等。

6. 计算机视觉：