人工智能主要学习计算机科学与技术、软件工程、数学等专业

人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一个学科领域，涉及到多个专业知识的学习和研究。它通常被视为计算机科学的一个分支，但其实质是跨学科的，融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、哲学、神经科学、认知科学、自动化控制等多个领域的知识和技术。因此，学习人工智能专业的学生需要掌握以下核心课程和技能：

1. 计算机科学基础：包括数据结构、算法设计与分析、计算机系统与网络、数据库管理等。

2. 数学与统计：高等数学（微积分、线性代数、概率论与数理统计）、最优化理论、矩阵论等，这些是理解和构建AI模型的基础。

3. 机器学习：包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等核心算法，以及相关的编程实践。

4. 数据挖掘与分析：学习如何从大量数据中提取有价值的信息和模式。

5. 自然语言处理（NLP）：研究如何让机器理解、生成和处理人类语言。

6. 计算机视觉：学习图像处理、图像识别、物体检测、视频分析等技术。

7. 人工智能伦理与法律：探讨AI技术的社会影响、伦理道德问题以及相关的法律法规。

8. 认知科学与心理学：理解人类智能的机制，以便更好地设计和评估AI系统。

9. 机器人技术：如果专业方向偏向于实体系统的开发，还需要学习机器人设计、传感器与执行器、运动规划等。

在高等教育机构中，人工智能通常作为本科、硕士乃至博士阶段的专业或研究方向提供，可能直接命名为“人工智能”专业，也可能嵌入到“智能科学与技术”、“计算机科学与技术”、“自动化”等相关专业中。随着AI技术的快速发展，越来越多的高校开始设立专门的人工智能学院或研究院，以培养专注于该领域的高级人才。