高级机器技术主要学习以下内容：
高级算法与数据结构：
深入研究算法和数据结构，包括高级算法设计、复杂数据结构及其在计算机系统中的应用。
操作系统原理：
学习操作系统的基本概念和原理，如进程管理、内存管理、文件系统等，理解操作系统在计算机系统中的核心作用。
人工智能与机器学习：
研究人工智能的基本理论和方法，包括机器学习算法、深度学习、自然语言处理等，培养学生利用人工智能技术解决实际问题的能力。
计算机网络：
学习计算机网络的基本原理和协议，包括网络协议、网络设备、网络架构等，理解计算机网络在现代通信中的重要性。
分布式系统：
研究分布式系统的设计和实现，包括分布式算法、分布式数据库、分布式文件系统等，了解分布式系统在处理大规模数据和复杂任务中的应用。
数据库设计：
学习数据库的基本原理和方法，包括数据模型、数据库管理系统、数据库安全等，掌握数据库设计和管理的基本技能。
编程实践：
通过大量的编程实践，提高学生的编程能力和解决实际问题的能力，包括编程语言、软件开发工具、调试技巧等。
数学与逻辑：
高级机器技术涉及大量的数学和逻辑知识，如离散数学、线性代数、概率论、图论等，以及逻辑推理和问题解决方法。
这些课程不仅涵盖理论知识，还包括大量的实践操作，确保学生能将学到的知识应用到实际问题中。高级机器技术的学习目标是培养学生解决现实世界复杂问题的能力，因此，系统的辅导和练习至关重要。