在探索人工智能（AI）这个广阔领域时，我们不可避免地会遇到一个问题：人工智能需要学哪些技术？为了回答这一问题，我们将从两个关键的方面入手——深度学习和机器学习。这些技术是构建现代AI系统的基石，它们之间也存在着紧密的联系和互补性。
首先，深度学习是人工智能中的一种机器学习方法，其核心思想源自生物体的大脑结构，即神经网络。这种方法通过构建具有多层相互连接节点（即神经元）的复杂模型来处理数据，这些模型能够自动提取输入数据中的高级特征，从而实现对复杂任务，如图像识别、自然语言处理等的精准预测。深度学习在计算能力和算法设计上要求极高，但其成果往往超出人类解决方案，因此它在很多应用场景中扮演着至关重要的角色。
接下来，机器学习是一门更为宽泛的人工智能分支，它涉及教给计算机系统如何根据经验做决策，而无需明确编程。在此过程中，算法通过分析大量数据来发现模式，并利用这些发现进行预测或决策。其中一些最著名的算法包括逻辑回归、支持向量机（SVM）、随机森林等，这些都是在没有特定知识的情况下可以使用的人工智慧工具。
然而，与单纯依赖于传统统计学或者规则驱动型方法不同的是，深度学习作为一种特殊形式的人类认知模拟，在某种程度上拥有“自我优化”能力，使得它能够不断提高性能。这一优势使得深度学习成为当前许多AI研究领域中最有前景的手段之一。
除了这两大主要组成部分，还有一些其他关键技能对于完善一个人工智能项目至关重要，比如数据科学、软件工程以及专利法律知识。例如，在开发任何类型的人工智能产品之前，都必须确保所使用的大量个人信息得到妥善保护。这就意味着了解并遵守相关隐私法律非常重要。此外，由于AI产品通常包含软件组件，因此掌握良好的软件工程实践也是必不可少的一环，以保证代码质量和可维护性。
最后，不同行业内可能还会有特定的专业需求，比如金融服务业可能需要额外了解风险管理技巧；医疗健康领域则需要理解医疗伦理标准，以及与患者沟通技巧。而且随着时间推移，对于新兴技术如增强现实（AR）和虚拟现实（VR）的理解也变得越发重要，因为它们都被视作未来发展方向中的热点话题。
综上所述，对于想要掌握人工智能必要技能的人来说，无论是选择以深度学习为中心还是以传统机器-learning为基础，他们都必须具备跨学科知识背景，同时保持适应不断变化环境的心态。如果能结合实际工作需求，将理论知识与实际操作相结合，那么未来的职业生涯一定充满希望。
