AI软件基础知识通常包括以下几个方面：

1、机器学习：这是AI的核心技术之一，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。

2、深度学习：这是一种特殊的机器学习方法，它模仿人脑的神经网络结构，通过大量的数据训练模型，以实现对复杂模式的理解和预测。

3、自然语言处理（NLP）：这是让计算机理解和生成人类语言的技术。这包括文本分类、情感分析、机器翻译等应用。

4、计算机视觉：这是让计算机理解图像和视频的技术。这包括图像识别、物体检测、人脸识别等应用。

5、数据预处理：在进行AI任务之前，需要对数据进行清洗、转换和标准化，以便于模型的学习。

6、算法和模型：AI软件通常使用各种算法和模型来完成任务，如决策树、支持向量机、神经网络等。

7、数据库管理：AI系统需要大量的数据来进行学习和预测。因此，了解如何管理和处理大数据集是非常重要的。

8、编程语言：Python是目前最常用的AI编程语言，但也有其他语言如R、Java等。

9、数学基础：线性代数、概率论、统计学等数学知识对于理解和构建AI系统至关重要。

10、AI框架：TensorFlow、PyTorch、Keras等都是常用的AI框架，它们提供了构建和训练模型的工具。

11、人工智能伦理：随着AI的发展，了解AI伦理问题变得越来越重要，例如隐私保护、公平性、透明度等。

12、算法：理解基本的算法，如排序、搜索、图算法等，可以帮助你更好地理解和优化你的AI模型。

10、模型评估：理解如何评估模型的性能，以及如何根据结果调整模型参数。

11、云计算：许多AI任务需要大量的计算资源，因此了解云计算的基本概念也是必要的。

12、项目管理：AI项目通常涉及多个步骤，包括数据收集、数据预处理、模型训练、模型测试等。

以上只是一些基本的知识点，具体的应用可能还需要更深入的知识，如深度学习、强化学习等。

希望这些信息对你有所帮助！