學(xué)習(xí)人工智能課程需要具備以下基礎(chǔ)：

1、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：人工智能涉及到大量的數(shù)學(xué)運(yùn)算和數(shù)學(xué)模型，因此需要具備數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括線性代數(shù)、概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)等。

2、編程基礎(chǔ)：人工智能的實(shí)現(xiàn)需要編程技能，因此需要具備至少一門編程語(yǔ)言的基礎(chǔ)，如Python、Java等。

3、計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)：人工智能需要大量的計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、操作系統(tǒng)等。

4、英語(yǔ)基礎(chǔ)：人工智能領(lǐng)域的大量文獻(xiàn)和資料都是英文的，因此需要具備一定的英語(yǔ)閱讀能力。

5、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：人工智能的實(shí)現(xiàn)需要大量的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)。因此，了解數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等基礎(chǔ)知識(shí)對(duì)于學(xué)習(xí)人工智能課程是非常重要的。

6、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的重要分支，因此了解深度學(xué)習(xí)的原理、常用的深度學(xué)習(xí)框架和模型等基礎(chǔ)知識(shí)也是學(xué)習(xí)人工智能課程的必備基礎(chǔ)。

綜上所述，學(xué)習(xí)人工智能課程需要具備數(shù)學(xué)、編程和計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)，同時(shí)需要了解數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)知識(shí)。