图像识别技术专业的学习内容主要包括以下几个方面：
计算机视觉：
涉及图像语义分割、目标检测、图像分类、图像增强、自动标注、视频分析等。
模式识别：
包括手写数字识别、人脸识别等。
深度学习：
利用神经网络模型进行图像识别，包括模型训练、推理加速、量化和压缩等。
图像处理：
对图像进行预处理、特征提取和分类决策等步骤。
编程技术：
常用的图像识别编程技术包括机器学习（如SVM、决策树、随机森林等）、深度学习（特别是卷积神经网络CNN）、特征提取（如SIFT、HOG等）和数据增强。
数学基础：
包括线性代数、概率统计、数值计算等。
计算机视觉理论：
学习图像特征提取、分类器设计、目标检测等算法和技术。
图像处理库和工具：
如OpenCV、PIL等，用于图像的读取、变换、特征提取等操作。
实践项目：
通过实践项目巩固和应用所学知识。
此外，还有一些专业课程，如人工智能导论、数据标注工程、Python数据分析、MySQL数据库、数据分析与可视化、计算机视觉技术、企业项目实战等。
建议：
选择编程语言：Python是图像识别领域最常用的编程语言之一，有丰富的科学计算库和机器学习库。
加强数学基础：图像识别涉及到大量的数学知识，需要扎实的数学基础。
理论与实践结合：在学习过程中，多进行实践项目，将理论知识应用于实际问题中，提高解决问题的能力。