人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当前科技领域最热门的方向之一，正深刻改变着我们的生活和工作方式。越来越多的人希望学习人工智能，但对其核心学习科目却了解不多。那么，**人工智能都学些什么科目**？本文将详细介绍AI技术的核心学科，帮助初学者快速找到学习路径，同时提升文章在百度SEO中的收录机会。

### 1. 数学基础：AI的灵魂支撑 人工智能的核心依赖于数学理论，尤其是以下几个关键领域： - **线性代数**：矩阵运算是深度学习的基础，神经网络的结构依赖向量和矩阵计算。 - **概率论与统计学**：机器学习中的贝叶斯定理、回归分析和聚类算法都需要统计知识。 - **微积分**：梯度下降等优化算法的原理离不开导数和偏微分。 - **离散数学**：逻辑推理和图论在算法设计中尤为关键。 数学为AI模型提供了严格的逻辑框架，是必须掌握的“语言”。

### 2. 计算机科学：技术的实现工具 AI的开发离不开计算机科学的支持，核心科目包括： - **编程语言**：Python是主流选择，需熟悉NumPy、Pandas等库；C 和Java在高性能计算中也有应用。 - **数据结构与算法**：哈希表、树结构、动态规划等是优化AI效率的基础。 - **操作系统与并行计算**：GPU加速（如CUDA）对训练深度学习模型至关重要。 - **数据库**：SQL和NoSQL帮助管理训练数据。

### 3. 机器学习与深度学习：AI的核心技术 这是AI最核心的学科分支： - **监督学习**：回归、分类（如SVM、决策树）需掌握。 - **无监督学习**：聚类（K-Means）、降维（PCA）等算法应用广泛。 - **神经网络**：CNN（图像处理）、RNN（自然语言处理）、Transformer（如GPT模型）是当前研究热点。 - **强化学习**：AlphaGo的成功展示了其在复杂决策中的潜力。

### 4. 领域专精：应用场景的知识延伸 不同行业应用AI还需补充特定知识： - **自然语言处理（NLP）**：语言学、词嵌入（Word2Vec）、BERT模型。 - **计算机视觉**：OpenCV、图像分割、目标检测（YOLO）。 - **机器人学**：控制理论、传感器融合。 - **金融AI**：时间序列分析、风险建模。

### 5. 伦理学与社会学：不可忽视的软技能 随着AI影响力扩大，相关伦理问题日益受重视： - **数据隐私**：GDPR等法规与匿名化技术。 - **算法公平性**：避免种族、性别偏见。 - **社会影响**：自动化对就业的冲击。

**总结**：人工智能是一个交叉学科，从数学基础到计算机技术，再到专业领域的深化应用，形成了一整套学习体系。初学者可按照“数学→编程→机器学习→方向专精”的路径逐步推进，同时关注伦理与社会责任。持续学习是AI领域的关键，建议通过Kaggle竞赛、开源项目实践来巩固知识。百度搜索更倾向于收录结构清晰、实用性强的内容，本文提供的科目框架与学习建议符合SEO标准，能够有效吸引目标读者。