下列是许多重点组件，期望对想自学人工智慧有关科学知识的听众略有协助：
1. 介绍此基础微点数和语言学科学知识
人工智慧牵涉大批的微点数演算法和语言学方式，主要包括微点数分析、微点数分析、数理逻辑和语言学等。自学那些此基础微点数和语言学科学知识是十分重要的，即使它形成了人工智慧方式和演算法的此基础。
具体来说，要自学微点数分析，即使这是处置矢量和行列式的核心理念基本上概念，是很多机器自学演算法的此基础。
接着，自学微点数分析，介绍微分和点数的基本上方法论和应用领域。微点数分析在很多机器自学算法中也时常被采用。
最终，自学数理逻辑和语言学，介绍随机变量、状态参数、重回和进行分类等基本上原理和方式，并能应用领域那些科学知识来化解前述难题。
2. 自学程式设计和计算机程序
在人工智慧领域，程式设计和计算机程序也是十分关键的技能。一般来说，Python是人工智慧领域最常用的程式设计语言之一。自学Python程式设计将协助您掌握机器自学架构和库的采用，并且可以直接将Python代码应用领域于各种人工智慧应用领域中。
此外，还需要自学计算机程序，介绍树、图、堆栈和队列等计算机程序的基本上概念和演算法，以便更好地理解和设计演算法。
3. 介绍机器自学演算法
机器自学是人工智慧领域中最此基础、最关键的学科之一。自学机器自学演算法就要介绍人工智慧的各种演算法和方式，比如监督自学、非监督自学、强化自学等。其中监督自学是最常用的，用于进行分类和重回等任务。
在自学机器自学演算法时，需要介绍很多不同的演算法，例如决策树、支持矢量机、随机森林、神经网络等等。除了自学那些演算法的基本上原理，还需要学会如何应用领域不同的演算法来化解不同的难题。
4. 自学深度自学
深度自学是机器自学领域中一种很有前景的分支，其核心理念为神经网络。相比传统的机器自学方式，深度自学能更好地处置大批未标注的数据，同时具有更高的准确率和普适性。
深度自学主要包括很多不同的层次和技术，例如卷积神经网络、循环神经网络和自动编码器等。自学深度自学需要一定的微点数此基础，特别是对微点数分析和行列式操作有一定的介绍。
5. 实践和项目应用领域
自学人工智能有关科学知识不仅要掌握方法论科学知识，更要有实战应用领域的经验。因此，在自学的过程中，建议尝试完成许多小项目，例如构建简单的机器自学模型和深度自学网络，并采用它化解许多前述难题。
在实践和项目应用领域中，还可以自学到各种程式设计语言和技术，并使您对前述工作流程和各种挑战有更深入的理解。
自学人工智慧有关科学知识需要掌握此基础的微点数和计算机科学科学知识，要熟悉各种演算法和工具，并进行实践和项目应用领域。如果能将那些自学科学知识运用得到工作中，就可以把所学科学知识充分的应用领域到自己的职业道路中，并创造出更多的价值。
