要了解人工智能學什麽內容，需要首先了解人工智能是什麽：
1、人工智能是計算機科學的壹個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出壹種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的 科技 產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
2、人工智能是壹門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的壹個主要目標是使機器能夠勝任壹些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。
那麽，人工智能學什麽內容呢？
目前人工智能專業的學習內容主要包括： 機器學習、人工智能導論（搜索法等）、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。
需要的基礎課程主要有，信號處理，線性代數，微積分，還有編程（有數據結構基礎）。
從專業的角度來說，機器學習、圖像識別、自然語言處理，這其中任何壹個都是壹個大的方向，只要精通其中壹個方向，就已經很厲害了。所以不要看內容很多，有些妳只是需要掌握，妳需要選擇的是壹個方向深入研究。其實嚴格來說，人工智能不算難學，但是也不是輕輕松松就能學會的，需要有壹定的數學相關的基礎，同時還有壹段時間的積澱。
想必大家也都知道，現在是壹個逐漸智能化的 社會 ，隨著 科技 的不斷進步，越來越多的智能化產品開始進入到人們的生活中。而近些年，相信大家經常會聽到人工智能四個字，人工智能這個行業比較吸引人，同時薪資待遇也較好。因此，很多的大學畢業生畢業之後都想要進入這個行業，但進入這個行業並不容易，如果是零基礎的話更是需要學習很多東西才行。那麽人工智能入門需要我們學習什麽呢？
需要我們了解的壹點是人工智能是壹個綜合學科，其本身涉及很多方面，比如神經網絡、機器識別、機器視覺、機器人等，因此，我們想要學好整個人工智能是很不容易的。
首先我們需要壹定的數學基礎，如：高數、線性代數、概率論、統計學等等。很多人可能要問，我學習人工智能為什麽要有數學基礎呢？二者看似毫不相幹，實則不然。線性代數能讓我們了解如何將研究對象形象化，概率論能讓我們懂得如何描述統計規律，此外還有許多其他數學科目，這些數學基礎能讓我們在學習人工智能的時候事半功倍。
然後我們需要的就是對算法的累積，比如人工神經網絡、遺傳算法等。人工智能的本身還是通過算法對生活中的事物進行計算模擬，最後做出相應操作的壹種智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以說是不可或缺的壹部分。
最後需要掌握和學習的就是編程語言，畢竟算法的實現還是需要編程的，推薦學習的有Java以及Python。如果以後想往大數據方向發展，就學習Java，而Python可以說是學習人工智能所必須要掌握的壹門編程語言。當然，只掌握壹門編程語言是不夠的，因為大多數機器人的仿真都是采用的混合編程模式，即采用多種編程軟件及語言組合使用，在人工智能方面壹般使用的較多的有匯編和C++，此外還有MATLAB、VC++等，總之壹句話，編程是必不可少的壹項技能，需要我們花費大量時間和精力去掌握。
人工智能現在發展得越來越快速，這得益於計算機科學的飛速發展。可以預料到，在未來，我們的生活中將隨處可見人工智能的產品，而這些產品能為我們的生活帶來很大的便利，而人工智能行業的未來發展前景也是十分光明的。所以，選擇人工智能行業不會錯，但正如文章開頭所說，想入行，需要我們下足功夫，全面掌握這個行業所需要的技能才行。
1.數學基礎：
高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析，博弈論；
2.算法積累：
神經網絡，支持向量機，貝葉斯，決策樹，邏輯回歸，線性模型，聚類算法，遺傳算法，估計方法，特征工程等；
3.編程語言:
至少掌握壹門編程語言，越精通越好，畢竟算法的實現還是要編程的；
4.技術基礎：
計算機原理，操作系統，程序設計語言，分布式系統，算法基礎；
人工智能，即AI(ArtificialIntelligence)，是壹門包含計算機、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等綜合學科。
該概念第壹次在達茅斯頓學術會議上提出：人工智能是從計算機應用系統角度出發，研究如何制造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以及延生人類智能科學。
核心課程
ArtificialIntelligence人工智能
MachineLearning機器學習
AdvancedOperatingSystems高級操作系統
AdvancedAlgorithmDesign高級算法設計
ComputationalComplexity計算復雜性
MathematicalAnalysis數學分析
AdvancedComputerGraphics高級計算機圖形
AdvancedComputerNetworks高級計算機網絡
就業方向參考
(1)搜索方向：百度、谷歌、微軟、yahoo等(包括智能搜索、語音搜索、圖片搜索、視頻搜索等都是未來的方向)
(2)醫學圖像處理：醫療設備、醫療器械很多都會涉及到圖像處理和成像，大型的公司有西門子、GE、飛利浦等。
(3)計算機視覺和模式識別方向：前面說過的指紋識別、人臉識別、虹膜識別等;還有壹個大的方向是車牌識別;目前鑒於視頻監控是壹個熱點問題，做跟蹤和識別也不錯;
(4)還有壹些圖像處理方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。
另外，AI方向的人才都是高 科技 型的，在待遇方面自然相對比較豐厚，所以很這個方向很有發展前途。
高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。數學基礎知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復雜算法的必備要素。今天的種種人工智能技術歸根到底都建立在數學模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必備的數學基礎知識。線性代數將研究對象形式化，概率論描述統計規律。
需要算法的積累：
人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等等算法；當然還有各個領域需要的算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM；總之算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少壹門編程語言：
比如C語言，MATLAB之類。畢竟算法的實現還是要編程的；如果深入到硬件的話，壹些電類基礎課必不可少。
學習人工智能，需要數學基礎：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析。
需要算法的積累：人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等等算法;當然還有各個領域需要的算法，比如要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時間的積累。
需要掌握至少壹門編程語言：畢竟算法的實現還是要編程的;如果深入到硬件的話，壹些電類基礎課必不可少。
壹、 Python基礎
二、 數學基礎，其中包含微積分基礎、線性代數以及概率統計
三、 各種框架，如Tensorflow等
四、 深度學習，其中包含機器學習基礎、深度學習基礎、卷積神經網絡、循環神經網絡、生成式對抗神經網絡以及深度強化學習。
五、 商業項目實戰，如MTCNN+CENTER LOSS 人臉偵測和人臉識別、YOLO V2 多目標多種類偵測、GLGAN 圖像缺失部分補齊以及語言喚醒等。
熟練掌握C程序設計語言，以及C++、Java、Visual Basic中的壹種程序設計語言
從專業的角度來說，機器學習、圖像識別、自然語言處理，這其中任何壹個都是壹個大的方向，只要精通其中壹個方向，就已經很厲害了。所以不要看內容很多，有些妳只是需要掌握，妳需要選擇的是壹個方向深入研究。其實嚴格來說，人工智能不算難學，但是也不是輕輕松松就能學會的，需要有壹定的數學相關的基礎，同時還有壹段時間的積澱。
感謝題主提出的問題，非常榮幸能夠做出回答。
1.人工智能是計算機科學的壹個分支，它試圖理解智能的本質，並產生壹種新的智能機器，它能以類似人類智能的方式做出反應。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統。自人工智能誕生以來，其理論和技術日益成熟，應用領域不斷擴大。可以想象，人工智能帶來的 科技 產品將成為未來人類智能的“容器”。人工智能可以模擬人類意識和思維的信息過程。人工智能不是人類智能，但它可以像人類壹樣思考，並可能超越人類智能。
2.人工智能是壹門具有挑戰性的科學，從事這項工作的人必須了解計算機知識、心理學和哲學。人工智能是壹門非常廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習、計算機視覺等。壹般來說，人工智能研究的主要目標之壹是使機器能夠勝任壹些通常需要人類智能的復雜任務。
那麽，人工智能學到了什麽？
目前，人工智能專業的學習內容主要包括：機器學習、人工智能導論(搜索方法等)。)、圖像識別、生物進化理論、自然語言處理、語義網、博弈論等。
所需的基礎課程主要是信號處理、線性代數、微積分和編程(有數據結構基礎)。
從專業的角度來看，機器學習、圖像識別和自然語言處理都是大方向，只要妳精通其中的壹個，妳就已經非常強大了。所以不要看太多的內容，有些妳只需要掌握，妳需要選擇壹個方向來深入學習。事實上，嚴格來說，人工智能不難學，但不容易學。它需要壹定的數學基礎和壹段時間的積累。