机器学习研究如何通过计算机算法使计算机系统具有自主学习能力，数据挖掘则是通过从大量数据中提取有用信息来辅助决策。掌握计算机视觉与模式识别相关的技术对于进行图像处理、目标识别等任务非常重要。
人工智能专业考研科目
人工智能专业考研科目包括数学基础、计算机基础、机器学习与数据挖掘、深度学习与人工智能算法、自然语言处理与知识图谱。
一、数学基础
数学基础是人工智能专业考研中非常重要的一门科目。包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些数学基础知识是进行人工智能算法研究和应用的基础，对于理解和分析各种人工智能算法具有重要意义。
二、计算机基础
计算机基础是人工智能专业考研中必不可少的一门科目。包括计算机网络、操作系统、数据库原理与应用等。这些基础课程能够帮助学生了解计算机系统的基本运作原理，掌握编程技巧和数据处理方法，为后续的人工智能算法设计与实现打下基础。
三、机器学习与数据挖掘
机器学习与数据挖掘是人工智能专业考研的核心科目之一。机器学习研究如何通过计算机算法使计算机系统具有自主学习能力，数据挖掘则是通过从大量数据中提取有用信息来辅助决策。掌握这些知识对于进行人工智能算法研究和应用非常重要。
四、深度学习与人工智能算法
深度学习是人工智能领域的前沿技术之一，它模仿人脑神经网络的结构和工作原理，通过多层次的特征学习和抽象表示来实现对复杂模式的分析和处理。掌握深度学习算法及其应用对于人工智能专业考研生来说具有重要意义。
五、自然语言处理与知识图谱
自然语言处理是人工智能领域的重要研究方向之一，研究如何让计算机能够理解和处理人类自然语言。知识图谱则是将大量结构化的知识和关系整合为一张图谱，为机器理解和推理提供支持。掌握自然语言处理与知识图谱相关的技术对于人工智能专业考研生来说具有重要意义。
六、计算机视觉与模式识别
计算机视觉与模式识别是人工智能领域的另一个重要研究方向，研究如何通过计算机实现对图像和视频的理解和分析。掌握计算机视觉与模式识别相关的技术对于进行图像处理、目标识别等任务非常重要。
七、智能系统与应用
智能系统与应用是人工智能专业考研的综合性科目，涉及到人工智能算法在各个领域的应用。学习智能系统与应用可以使考研生了解人工智能在医疗、金融、交通等领域的具体应用场景，并能够设计和实现相应的智能系统。
人工智能专业是学什么？
作为一个学智能科学与技术专业五年的研究生怒答一波。
细讲就是本专业的主干学科为控制科学与工程、计算机科学与技术、信息与通信工程。本专业系统地学习自动控制原理、运动控制、过程控制、智能控制、现代控制理论、计算机控制系统、C高级语言程序设计、C++高级语言程序设计、Java高级语言程序设计、数据结构、科学计算与编程、敏捷软件开发、机器学习、智能搜索技术、深度学习、物联网技术与大数据分析、电路分析基础、信号与系统、模拟电子技术、数字电子技术、微机原理与接口技术、通信原理基础、检测技术与信号处理、电力电子技术、单片机原理及PLC控制、嵌入式系统设计与应用、现场总线与控制网络、智慧工厂与智能生产设计、智能系统与产品创新设计、工业机器人等课程。
这些课程罗列完很多人可能就吓退了，想当初我被这个专业录取后我爸还因为要学的课程太多想让我复读呢。所以学这个专业真的是在修行，课程又多又难，要学好确实要花些精力，每次期末都是历劫啊！
但是真的能学到很多东西，本专业是以满足国家自动化科技人才需要为导向，培养具有人工智能、智能控制、信息与大数据处理、控制网络应用等工程技术和专业知识的创新型人才，能在自动化系统、智能系统、智慧工业、物联网技术等领域进行系统分析、系统设计及系统应用的研究与开发。毕业生能够掌握控制理论、信息处理、计算机技术、控制网络技术等宽广知识面和良好适应能力，并熟悉自动化行业最新技术，能在自动化与信息领域等国民经济相关部门从事自动化系统的科学研究、技术开发及管理等工作。 自动化专业的这些特点，为适应今后“互联网+”、“工业4.0”和“中国制造2025”的发展趋势及对人才的培养相应需求，奠定了坚实的技术基础。
总之这个专业的学习体验真的就是要学很多学科知识，过程是真的很辛苦啊。但是学好了还是对未来很有帮助的。
学习人工智能前，需要学习哪些基础课程？
人工智能需要什么基础
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
人工智能专业课程
从课程体系结构来看，主要分成四大部分：
第一部分是基础学科部分，主要涉及到数学和物理相关课程；
第二部分是计算机基础课程，涉及到编程语言、操作系统、算法设计等课程；
第三部分是人工智能基础课程，涉及到人工智能基础、机器学习、控制学基础、神经科学、语言学基础等内容；
第四部分涉及到人工智能平台相关知识。