人工智能（AI）专业涵盖了多个学科领域，因为它是一个综合性的学科，需要掌握多种技能和知识。以下是一些人工智能专业通常涉及的主要学科和课程：
计算机科学基础知识： 学习编程、数据结构、算法、计算机体系结构、操作系统等基本计算机科学概念。
机器学习和数据科学： 学习机器学习算法、数据分析、统计学、数据挖掘和模式识别等，以便能够训练模型并从数据中提取有用的信息。
人工智能基础： 了解人工智能的基本原理、知识表示、推理、规划等基础概念。
深度学习： 深入学习神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型和技术。
自然语言处理（NLP）和计算机视觉： 学习处理文本数据的技术，如语言模型和文本分类，以及图像和视频数据的处理，包括物体检测、图像分割等。
伦理和社会影响： 研究人工智能在社会、伦理和法律方面的影响，以及开发AI技术时的道德考量。
数据管理和大数据： 学习如何有效地收集、存储和处理大规模数据，并掌握数据库管理系统的知识。
软件工程： 学习开发和设计软件的最佳实践，理解软件生命周期和工程原则。
这些领域只是人工智能专业中的一部分，因为AI是一个广泛的领域，涉及多个学科的交叉。学生通常会学习到数学、统计学、逻辑、概率论等基础知识，同时也需要具备解决问题、创新和团队合作的能力。