本文目录导读：

1. 核心课程
2. 辅助课程
3. 实践环节

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经渗透到各个领域，成为当今社会的热门专业，越来越多的人选择在大学阶段学习人工智能，以应对未来职业市场的需求，人工智能专业大学到底学什么？本文将对此进行深度解析。

核心课程

1、数学基础

人工智能专业对数学基础的要求非常高，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，为了应对复杂的机器学习算法，学生还需要学习优化理论、离散数学等课程，这些数学知识为后续的AI课程提供了坚实的基础。

2、人工智能导论

人工智能导论是人工智能专业的入门课程，帮助学生了解人工智能的基本概念、发展历程和主要研究领域，这门课程还会介绍一些简单的AI应用，如自然语言处理、计算机视觉等。

3、机器学习

机器学习是人工智能专业的核心课程之一，学生需要掌握各类机器学习算法的原理、实现和应用，监督学习、无监督学习、深度学习等，学生还需要掌握如何评估机器学习模型的性能，以及如何调整模型以提高性能。

4、深度学习

深度学习是机器学习的一个子领域，也是当前最热门的研究方向，学生需要学习深度神经网络的基本原理、架构和设计方法，学生还需要掌握如何使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）进行实际项目的开发。

5、自然语言处理

自然语言处理是人工智能在语言学领域的应用，学生需要学习如何处理自然语言数据，如文本分类、情感分析、机器翻译等，学生还需要了解自然语言处理在智能对话系统、智能客服等方面的应用。

6、计算机视觉

计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中获取信息的科学，学生需要学习图像处理和计算机视觉的基本原理，以及如何在人脸识别、物体识别、场景理解等领域应用这些原理。

辅助课程

除了核心课程外，人工智能专业的学生还需要学习一些辅助课程，以拓宽知识面和增强综合素质。

1、编程技能

为了将理论知识应用于实际项目，学生需要掌握至少一种编程语言，如Python、Java等，学生还需要学习数据结构、算法与设计模式等课程，以提高编程能力。

2、数据库与大数据处理

为了处理海量数据，学生需要学习数据库设计、大数据处理和云计算技术，学生还需要了解分布式计算、流处理等技术。

3、人工智能伦理与法律基础

随着人工智能的普及，人工智能伦理和法律问题日益突出，学生需要了解人工智能的伦理原则、法律法规以及知识产权保护等方面的知识。

实践环节

为了培养学生的实际操作能力，许多高校都会设置实践环节，如课程设计、项目实践、科研实践等，这些实践环节可以帮助学生将理论知识应用于实际项目，提高解决问题的能力。

人工智能专业涵盖了广泛的领域，包括数学基础、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，为了应对职业市场的需求，学生还需要学习编程技能、数据库与大数据处理以及人工智能伦理与法律基础等课程，实践环节也是培养学生实际操作能力的重要途径，希望本文能帮助您了解人工智能专业大学学什么，为您未来的学习和职业规划提供参考。