2. La inteligencia artificial comprende los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje semisupervisado, y aprende temas avanzados como el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la robótica.
3. Estadística. Tener un conocimiento profundo de la probabilidad y la teoría y aplicaciones estadísticas. Se recomienda especializarse en estadística para aprender a analizar e interpretar conjuntos de datos. y análisis de regresión.
4. Las matemáticas son la base de muchos algoritmos utilizados en el aprendizaje automático. Comprenda estos algoritmos, incluidos álgebra lineal, cálculo, teoría de probabilidad y teoría de optimización.