摘要：人工智能专业涵盖广泛领域，包括机器学习、深度学习、计算机视觉等。知乎上有深度解析，详细介绍了该专业所需的知识体系。人工智能专业注重实践技能的培养，同时也有完善的机制评估，以确保教育质量。学习人工智能需要掌握数学基础、编程技能以及算法设计等核心知识，是一门综合性很强的专业。

本文目录导读：

1. 人工智能专业核心课程
2. 非专业课程但同样重要
3. 实践环节

人工智能（AI）作为当今科技领域的热门专业，吸引了众多学子投身其中，人工智能专业究竟学什么？在知乎上，有许多专业人士和学子分享了自己的见解和经验，本文将结合知乎上的精华内容，为你深度解析人工智能专业的学习内容。

人工智能专业核心课程

1、数学知识：人工智能专业对数学的要求非常高，主要包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，这些数学知识是后续学习算法、模型等的基础。

2、机器学习：机器学习是人工智能领域的核心技术之一，主要包括监督学习、非监督学习、半监督学习等，还需要学习各种经典算法，如决策树、神经网络、支持向量机等。

3、深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，主要利用神经网络模型来解决复杂的问题，学习内容包括神经网络的基本原理、卷积神经网络、循环神经网络等。

4、自然语言处理：自然语言处理是研究人与计算机之间如何进行信息交互的一门技术，学习内容包括文本处理、语音识别、语义理解等。

5、计算机视觉：计算机视觉主要研究如何让计算机从图像或视频中获取信息，学习内容包括图像预处理、目标检测、图像识别等。

6、数据结构与算法：数据结构与算法是计算机科学的基础，对于人工智能专业来说同样重要，学习内容包括各种数据结构（如数组、链表、树、图等）以及经典算法（如排序、查找、动态规划等）。

非专业课程但同样重要

1、编程技能：人工智能的实现离不开编程，因此编程技能是人工智能专业学子必须掌握的，Python等编程语言在人工智能领域有着广泛应用。

2、计算机基础：除了专业课程之外，计算机基础知识也是必不可少的，包括操作系统、计算机网络、数据库等。

3、跨学科知识：人工智能的应用范围非常广泛，涉及到各个领域的知识，了解一些跨学科的知识，如生物学、哲学、社会学等，有助于更好地理解和应用人工智能。

实践环节

1、实验室项目：通过参与实验室项目，可以将理论知识应用到实践中，加深对人工智能技术的理解。

2、竞赛与挑战：参加各种人工智能竞赛和挑战，可以锻炼自己的实践能力，积累实战经验。

3、实习与工作经验：在学习的过程中，找一份与人工智能相关的实习工作，积累实际工作经验，对于未来的就业非常有帮助。

人工智能专业的学习内容非常丰富，涵盖了数学、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，编程技能、计算机基础知识和跨学科知识也是必不可少的，通过实验室项目、竞赛挑战和实习工作经验等实践环节，可以将理论知识应用到实践中，更好地理解和掌握人工智能技术。

希望本文能为你提供关于人工智能专业学什么的全面解析，如果你对人工智能专业感兴趣，不妨深入了解一番，看看自己是否适合这个领域，在知乎上，还有许多专业人士和学子分享了他们的人工智能学习经验和心得，值得一看。