人工智能知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。它以实体、属性和关系为基础，描述了现实世界中存在的各种实体或概念及其之间的关系。人工智能知识图谱可以用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、内容分发等领域，是人工智能领域的重要分支之一。

学习知识图谱需要掌握以下技能：

1、掌握数学知识：知识图谱的基础是图模型，而图模型需要用到大量的数学知识和理论，因此掌握数学知识是学习知识图谱的基础。

2、学习信息处理技术：知识图谱需要将大量的信息进行处理，包括文本、图像等，因此需要掌握相关的信息处理技术，如文本挖掘、图像识别等。

3、了解语义网络：语义网络是知识图谱的核心技术之一，它是一种用图模型描述概念之间关系的方法，因此需要了解语义网络的基本概念和理论。

4、学习构建知识图谱的方法：构建知识图谱需要掌握相关的方法和技术，包括实体识别、关系抽取、知识推理等，可以通过实践和学习相关工具来掌握这些技术。

5、了解应用场景：知识图谱的应用场景非常广泛，包括智能搜索、智能问答、个性化推荐、内容分发等，了解这些应用场景可以帮助你更好地理解知识图谱的价值和应用。

学习知识图谱可以通过以下途径：

1、阅读相关书籍和论文：可以阅读相关的专业书籍和论文，了解知识图谱的基本概念、技术和应用场景。

2、学习相关课程：可以通过在线课程或培训机构学习相关知识，如机器学习、自然语言处理等。

3、实践项目：可以参与实践项目，通过实践掌握构建知识图谱的方法和技术。

4、加入社区：可以加入相关的技术社区，与其他开发者交流和分享经验。