AI产业技术专业的学习内容涵盖多个方面，主要包括以下几类课程：
数学知识
基础数学知识，如线性代数、概率论与统计、微积分等，这些是理解和应用机器学习算法的基础。
计算机科学基础
编程能力，通常需要掌握Python、Java、C++等编程语言。
数据结构、算法、编译原理、计算机网络等基础知识，帮助理解更高级的AI技术。
人工智能核心课程
机器学习，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。
深度学习，涉及神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等模型。
自然语言处理（NLP），包括语音识别、文本分类、机器翻译等。
计算机视觉，涉及图像识别、视频处理、目标检测等。
跨学科特色课程
认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等。
智能硬件、医学、教育、交通等多个领域的课程，培养学生跨领域的思考和应用能力。
应用领域课程
智慧医疗、智慧交通、智慧教育等，让学生熟悉并掌握在不同行业中的应用场景。
工具与平台
学习使用各种AI工具和框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch、Caffe、OpenCV、Matlab等。
实验与研究项目
通过实际操作和案例分析，提高学生的实践能力和创新精神。
软技能
人文素质教育、创新能力培养等，帮助学生在未来的职业生涯中全面发展。
这些课程共同构成了AI产业技术专业的知识体系，旨在培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才，使其具备在人工智能领域进行技术管理以及软硬件系统研究、设计、开发和维护的能力。