人工智能（AI）的基础知识和工具的使用介绍涉及许多方面，以下是一些核心领域和相关的知识点及工具介绍。
一、基础知识
1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心，它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习经验。基础概念包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。
2. 深度学习：一种特定的机器学习方法，基于神经网络，尤其擅长处理未加工的语音、文本和图像等类型的数据。
3. 自然语言处理（NLP）：让机器理解和生成人类语言的技术。这包括词汇、语法、语义和对话系统的理解。
4. 数据结构和算法：了解各种数据结构（如数组、链表、树、图等）和算法（如排序、搜索、图算法等）是AI的基础。
5. 计算机视觉：使计算机能够从图像或视频中识别物体、场景和活动。
二、工具使用介绍
1. Python编程语言：Python是人工智能开发中最常用的编程语言之一，因为它易于学习，具有强大的库和框架，如TensorFlow和PyTorch，用于深度学习和机器学习。
2. TensorFlow和PyTorch：这两个是深度学习领域的流行框架，用于构建和训练神经网络。
3. Jupyter Notebook：一个用于数据分析和机器学习的交互式开发环境，可以轻松地创建和共享包含实时代码、方程、可视化和叙述性文本的文档。
4. Git和GitHub：这两个是用于版本控制和协作的工具，对于任何涉及软件开发或数据科学的工作都非常重要。
5. 数据科学工具：如Pandas（用于数据处理和分析）、NumPy（用于数值计算）、Scikit-learn（用于机器学习）等。
6. 机器学习库和框架：除了TensorFlow和PyTorch，还有Keras、Caffe等，可根据项目需求选择使用。
7. 人工智能平台：如Amazon AWS、Google Cloud AI Platform、Microsoft Azure等，提供强大的云计算和AI服务。
8. 集成开发环境（IDE）：如Visual Studio Code、PyCharm等，用于编写和运行Python代码。
9. 机器学习模型库：如OpenCV（用于计算机视觉）、NLTK或SpaCy（用于自然语言处理）等。
这只是AI领域的一个简单介绍，实际上还有更多复杂和专业的知识和工具需要学习和掌握。希望这些信息能为你入门AI提供帮助。