人工智能专业涵盖广泛，包括计算机科学、机器学习、深度学习、自然语言处理等领域。学习内容包括算法设计、计算机视觉、数据挖掘等。还需掌握编程语言如Python等，并了解心理学和哲学知识以更好地理解和应用人工智能技术。通过百度百科的解读，可更全面地了解人工智能专业的学习内容和就业前景。

本文目录导读：

1. 概述
2. 实践环节
3. 相关工具与技术

概述

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）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理论与技术，具备从事人工智能系统设计与应用的能力，能够从事智能产品设计、智能技术应用、智能系统开发等工作的专业人才，人工智能专业到底学什么？我们将从多个方面详细介绍。

1、计算机科学基础

作为人工智能专业的基础，计算机科学课程是必不可少的，学生需要掌握计算机的基本原理、计算机体系结构、操作系统、数据结构、计算机网络等基础知识，还需要了解编程语言及其开发环境，如Python、Java等。

2、人工智能基础

人工智能基础课程主要包括人工智能概述、人工智能发展史、人工智能技术等，还需要学习人工智能的核心技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，这些课程为学生后续的人工智能应用与开发打下坚实的基础。

3、数据结构与算法

数据结构与算法是人工智能专业的重要课程之一，学生需要掌握各种常见的数据结构（如数组、链表、栈、队列等）以及常用的算法（如排序算法、查找算法等），还需要了解如何针对具体问题设计有效的算法，以提高人工智能系统的性能。

4、机器学习

机器学习是人工智能的核心技术之一，也是人工智能专业的重要课程，学生需要掌握各种类型的机器学习算法（如监督学习、无监督学习、半监督学习等），了解如何选择合适的算法来解决实际问题，还需要了解机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）的使用。

5、计算机视觉与语音识别

计算机视觉与语音识别是人工智能在现实世界中的两个重要应用领域，学生需要了解如何通过计算机视觉技术实现图像识别、目标检测等任务，以及如何通过语音识别技术实现语音转文字、语音合成等任务，这些技术在实际应用中具有广泛的应用前景。

6、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也日益突出，学生需要了解人工智能的伦理原则、法律法规以及实际应用中的法律风险，为未来的工作做好准备。

实践环节

除了理论学习之外，人工智能专业还非常重视实践环节，学生需要通过实验、项目等方式，将理论知识应用于实际中，提高解决问题的能力，实践环节通常包括课程设计、实习、科研等，通过实践，学生可以更好地理解和掌握人工智能技术，为未来的工作做好准备。

相关工具与技术

在人工智能专业的学习过程中，学生还需要了解相关的工具与技术，如Python编程语言、机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）、深度学习平台等，还需要了解大数据处理、云计算等相关技术，以便更好地应用人工智能技术解决实际问题。

人工智能专业涉及的内容非常广泛，包括计算机科学基础、人工智能基础、数据结构与算法、机器学习、计算机视觉与语音识别以及人工智能伦理与法律等方面，还需要通过实践环节将理论知识应用于实际中，并了解相关的工具与技术，对于想要从事人工智能领域的学生来说，需要付出较大的努力和时间来学习和研究。