はい、AI分野は非常に広大な分野です。AIのwikiページを読み、さまざまな分野について読みました。熱心な初心者なら誰でも、AIに入る興味に基づいて、これらのフィールドの1つを選択できると思いますが、入る前に、適切なフィールドの必要条件を常に把握しておくことをお勧めします。
AIの初心者（私のような）がAIの各フィールドに対して必要条件ごとにリストされていると、彼はそれらの知識を一度更新して実際のフィールドで始めることができるので非常に便利です。誰かがここにそれらをリストしてくださいますか？
ありがとう
この質問には簡単な答えはありません。必要な知識の程度は、該当する分野をどの程度深く掘り下げたいかによって異なります。
たとえば、単純なニューラル ネットワーク API を使用する場合、前提条件はほとんどありません。ニューラル ネットワークが特定の問題に対して機能するかどうかを確認したり、独自のニューラル ネットワークを作成したりするには、少なくとも高校レベルの数学の知識が必要であり、ニューラル ネットワークの内部構造と制限を理解する必要があります (または、ニューラル ネットワークを試すことができます)。すべて覚えてください）。特定のアプローチの議論を議論し、理解できるようにするには、大学レベルの数学が必要になるでしょう。
AI とそのさまざまな分野についてさらに学びたい (そして要件を把握したい) 場合は、AI 入門コースまたは興味のあるサブ分野のコースを受講することをお勧めします。Coursera.org は、そのようなコースの適切なサイトです (しかも無料です)。多くのコースでは、サインアップする前に前提条件のリストが提供されます。
私の経験から、AI の多くの分野の主な前提条件は、統計学、線形代数、または微積分です。
AI (および一般的なプログラミング) のほとんどの分野では、データ構造とアルゴリズムを十分に理解することも非常に重要です。
誰かにすべての前提条件の巨大な表をここに載せてもらうのではなく、興味深いと思われるサブフィールドを選択し、入門コースを受講して、それを理解しているかどうかを確認してください。いつでも前提条件を学ぶことができます。
高校の数学の知識がない場合は、AI について考える前に、1 つか 2 つの数学コースから始めることをお勧めします。