人工智能（AI）作为一门新兴学科，其课程设置不断演进，旨在培养具备多学科交叉知识与技能的专业人才。以下列举人工智能专业常见的学习内容：

人工智能专业的知识结构

一、数学与统计基础 数学分析：微积分、线性代数 概率论与统计推断 运筹学：优化、决策理论

二、计算机科学基础 数据结构与算法 操作系统与网络 数据库系统 云计算

三、人工智能算法与技术 机器学习：监督学习、非监督学习 深度学习：卷积神经网络、循环神经网络 自然语言处理：文本分类、机器翻译 计算机视觉：图像识别、物体检测

四、应用领域 智能机器人 智能医疗 智能金融 智能制造

五、行业趋势与伦理 AI发展趋势与应用实践 AI伦理与社会影响 AI安全与隐私

六、编程与建模 Python、Java等编程语言 TensorFlow、PyTorch等深度学习框架 模型评估与调优

人工智能专业强调理论知识与实践技能的结合。学生不仅需要掌握扎实的数学、统计和计算机科学基础，还需要掌握人工智能算法与技术的原理和应用。同时，对人工智能在不同行业的应用、伦理和发展趋势也有深入的了解。