人工智能专业涵盖广泛领域，包括计算机科学、心理学、哲学等多学科知识。在百度百科的详解中，主要学习内容包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心课程。还需掌握数据分析、数据挖掘、人工智能伦理与法律等关键技能。通过系统学习，培养具备智能系统开发、应用与管理能力的专业人才。人工智能专业融合多学科知识，主要学习机器学习、深度学习等核心课程，并掌握相关技能。培养具备智能系统开发与应用的专业人才。

本文目录导读：

1. 概述
2. 核心课程
3. 专业课程
4. 实践环节
5. 相关学科与交叉领域
6. 就业前景与发展趋势

概述

人工智能专业是一门涉及计算机科学、数学、控制科学等多个领域的交叉学科，该专业旨在培养掌握人工智能基本理论、方法和技术，具备从事智能系统研发、应用和管理能力的高素质人才，在人工智能专业中，学生将学习一系列相关课程，为未来的职业生涯或科学研究打下坚实的基础。

核心课程

1、计算机科学基础：作为人工智能专业的基础，学生首先需要掌握计算机科学的基本原理，包括数据结构、算法设计、操作系统、计算机网络等。

2、人工智能基础：这门课程介绍人工智能的基本概念、发展历程和研究方向，学生将了解人工智能在不同领域的应用，如自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。

3、机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，在这门课程中，学生将学习各类机器学习方法，包括监督学习、无监督学习、深度学习等，并了解如何在实际问题中应用这些方法。

4、深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，主要涉及到神经网络的应用，学生将学习深度神经网络的基本原理、架构和优化方法，以及在实际问题中的具体应用。

5、自然语言处理：自然语言处理是研究人与计算机之间用自然语言进行有效交互的学科，学生将学习如何将自然语言转化为机器可理解的格式，以及如何使机器生成自然、流畅的语言。

6、计算机视觉：计算机视觉研究如何使计算机从图像或视频中获取和理解信息，学生将学习图像处理、目标检测、图像识别等方面的技术。

7、人工智能伦理与法律：随着人工智能技术的不断发展，人工智能伦理与法律问题日益突出，学生将学习如何在实际应用中遵守伦理规范，以及了解相关的法律法规。

专业课程

除了核心课程外，人工智能专业的学生还需要选择一些专业课程，以便更深入地了解特定领域的技术和应用，专业课程可能包括：智能机器人技术、智能控制技术、智能信息系统、智能决策支持系统、智能算法设计与分析、人工智能安全等。

实践环节

为了培养学生的实际操作能力，人工智能专业通常还包括实践环节，学生可以通过参与实验室项目、科研实践、实习等方式，将理论知识应用于实际问题中，提高自己的实践能力和创新能力，实践环节也是学生积累实际工作经验、为未来的职业生涯做好准备的重要途径。

相关学科与交叉领域

人工智能专业具有很强的跨学科性，与许多学科都有紧密的联系，与计算机图形学、模式识别、语音识别等领域的交叉可以产生新的研究方向和应用领域，人工智能还与经济学、社会学、心理学等学科有密切的联系，这些学科的知识和方法对于人工智能的研究和应用也具有重要的参考价值。

就业前景与发展趋势

随着人工智能技术的不断发展，人工智能专业的就业前景非常广阔，毕业生可以在各个领域从事智能系统的研发、应用和管理工作，如智能制造、智能家居、智慧金融、智慧医疗等，随着人工智能技术的不断突破和应用领域的拓展，人工智能专业人才的需求将持续增长，未来具有广阔的职业发展空间。

通过以上介绍，相信您对人工智能专业学什么有了初步的了解，人工智能专业涉及面广，涵盖了计算机科学、数学、控制科学等多个领域的知识，学生在学习过程中需要掌握核心课程的知识，选择专业课程以深入了解特定领域的技术和应用，并通过实践环节提高自己的实践能力和创新能力，随着人工智能技术的不断发展，人工智能专业的就业前景非常广阔，未来具有巨大的发展潜力。