一、必修课

在入门阶段，人工智能领域的必修课主要包括数学基础、编程技能和机器学习基础知识。

1. 数学基础：人工智能领域需要掌握的数学基础知识包括线性代数、微积分、概率论与数理统计等。这些知识在机器学习和深度学习算法中都有广泛应用，如线性代数用于数据处理和特征提取，微积分用于算法优化，概率论与数理统计则用于理解和应用机器学习算法。

2. 编程技能：Python是人工智能领域最常用的编程语言之一，因此学习Python编程是入门的必要步骤。需要掌握Python的基础知识，如运行环境与开发环境的搭建、Python函数、面向对象编程以及科学计算等。

3. 机器学习基础知识：在掌握了数学基础和编程技能后，需要进一步学习机器学习的基础知识。这包括统计学、线性代数、概率论等数学基础知识，以及监督学习、无监督学习、半监督学习等基本概念和算法。

二、进阶路径

在掌握了必修课知识后，可以进一步沿着以下路径进行进阶学习：

1. 深入学习机器学习和深度学习算法：在中级阶段，需要深入学习机器学习算法，包括常见的监督学习算法如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等，以及无监督学习算法如聚类、降维等。同时，也需要深入学习深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。

2. 实践项目：理论学习之后，通过参与实际项目或练习来加深理解和应用能力。可以选择一些开源项目或者自己设计项目来实践，以便更好地理解和应用所学知识。在实践项目的过程中，还需要学习数据处理和可视化的技术，如数据清洗、数据预处理、特征工程等，以及常用的数据可视化工具如Matplotlib、Seaborn等。

3. 学习人工智能前沿技术：在进阶阶段，需要深入学习人工智能的前沿技术，如自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和强化学习（RL）等。这些技术在文本分类、机器翻译、图像分类、目标检测、游戏智能和机器人控制等领域有广泛应用。需要掌握这些技术的基本概念和技术，以及常用的工具和框架。

4. 进行研究和创新：在高级阶段，需要进行研究和创新，选择一个具有挑战性的问题进行研究，并尝试提出新的解决方案。这需要进行论文阅读、实验设计、数据分析等科学研究工作，并具备创新思维和实践能力。同时，也可以积极参与人工智能社区，与其他专家交流和分享经验，以便更好地了解该领域的最新进展和趋势。

综上所述，人工智能领域的必修课主要包括数学基础、编程技能和机器学习基础知识；进阶路径则包括深入学习机器学习和深度学习算法、实践项目、学习人工智能前沿技术以及进行研究和创新等阶段。通过不断学习和实践，可以逐步提高自己的专业水平，并在人工智能领域取得更好的成就。