摘要：在人工智能专业大学学习中，学生将接触到广泛的内容，包括机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等核心课程。通过学习这些课程，学生能够掌握人工智能的基本原理和应用。学生还将学习如何解决实际问题，通过快捷方案解决各种挑战。Tizen平台作为智能设备操作系统，也将是学习内容之一。通过这一系列学习，为人工智能领域的发展和应用奠定坚实基础。

本文目录导读：

1. 专业课程
2. 实践环节
3. 参考文献

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经渗透到各行各业，成为推动社会进步的重要力量，越来越多的人选择攻读人工智能专业，以期在这个领域取得一席之地，人工智能专业大学到底学什么？本文将对此进行详细介绍。

专业课程

1、数学基础

人工智能专业对数学的要求非常高，数学基础是人工智能专业的核心课程之一，学生需要掌握高等数学、线性代数、概率论与数理统计等基础知识，为后续的机器学习、深度学习等课程打下坚实的基础。

2、编程语言与算法

人工智能的实现离不开编程，编程语言的学习也是人工智能专业的重要部分，学生通常需要掌握至少一种编程语言，如Python、Java等，并学习相关的算法，如数据结构、算法设计与分析、图论等。

3、人工智能原理与技术

人工智能原理与技术课程是人工智能专业的核心课程，包括人工智能的基本原理、知识表示、推理、搜索、机器学习等内容，学生需要深入理解这些原理，并学习如何将这些原理应用到实际问题中。

4、机器学习

机器学习是人工智能领域中最热门的分支之一，也是人工智能专业的重要课程，学生需要学习各种机器学习算法，如监督学习、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算法。

5、计算机视觉与语音识别

计算机视觉和语音识别是人工智能领域的两个重要方向，学生需要学习如何使计算机能够“看”和“听”，并理解人类的语言和图像，这方面的课程包括图像处理、计算机视觉、语音识别与合成等。

6、自然语言处理

自然语言处理是人工智能领域中与人类语言密切相关的领域，学生需要学习如何处理、分析、生成人类语言，以实现人机交流，这方面的课程包括语言学基础、自然语言处理技术等。

7、数据分析与数据挖掘

在人工智能领域，大数据是宝贵的资源，学生需要学习如何对大量数据进行分析和挖掘，以提取有价值的信息，这方面的课程包括数据库原理、数据挖掘技术等。

实践环节

除了专业课程，人工智能专业还非常重视实践环节，学生需要参与各种实验、课程设计、项目实践等环节，以锻炼实际动手能力，参加科技比赛、科研项目等也有助于提高实践能力和创新能力。

人工智能专业是一个充满挑战和机遇的领域，需要学生具备扎实的数学基础、编程能力、理论知识以及实践能力，通过系统的学习，学生可以掌握人工智能的原理和技术，并在实际问题中应用这些技术，为社会的发展做出贡献，希望本文能够帮助读者了解人工智能专业大学的学习内容，为未来的学习和职业规划提供参考。

参考文献

（此处留空，待具体学习时添加相关参考文献）

注：以上内容仅为概述性质，具体的学习内容可能会因不同大学的教学体系和课程设置而有所差异。