人工智能（AI）是一个涉及多个领域的技术，它需要掌握的技术知识包括但不限于以下几个方面：
1. 计算机科学基础：理解计算机硬件、操作系统、编程语言等基础知识是必要的。这包括了解计算机的工作原理、数据结构和算法、编程范式等。
2. 机器学习和深度学习：这是人工智能的核心领域之一。机器学习是指让计算机通过学习数据来改进性能的技术，而深度学习则是一种特殊的机器学习方法，它使用神经网络来模拟人脑的工作方式。
3. 自然语言处理（NLP）：NLP是研究如何使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。这包括文本分析、语音识别、机器翻译、情感分析等。
4. 计算机视觉：计算机视觉是指让计算机“看”和“理解”图像和视频的技术。这包括图像识别、目标检测、图像分割、三维重建等。
5. 机器人学：机器人学是研究如何使机器人能够感知环境、规划行动、与人或其他机器人进行交互的技术。这包括机器人控制、传感器融合、路径规划等。
6. 专家系统：专家系统是一种基于知识的计算机程序，它可以模拟人类专家的决策过程。专家系统通常使用规则或知识库来解决问题。
7. 强化学习和博弈论：这些是人工智能领域中的重要分支，它们涉及到如何让计算机在与环境的互动中做出最优决策。
8. 数据挖掘和统计分析：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的技术，而统计分析则用于描述和推断数据。这些技术对于理解和利用数据至关重要。
9. 软件工程：软件工程是研究和开发有效、可靠、可维护的软件的过程。这包括需求分析、设计、编码、测试和维护等环节。
10. 跨学科知识：人工智能是一个多学科交叉的领域，涉及计算机科学、数学、心理学、哲学等多个学科。因此，具备跨学科的知识背景对于从事人工智能工作的人来说是非常重要的。
除了以上提到的技术知识，人工智能还需要具备一些软技能，如创新思维、问题解决能力、团队合作精神等。此外，随着人工智能技术的不断发展，持续学习和适应新技术的能力也是必不可少的。
