人工智能需要学习多门课程。

1, 人工智能基础理论，包括数学（微积分、线性代数、概率论与数理统计等）、计算机科学（算法、数据结构、计算机体系结构等）、人工智能的基本概念及其应用等。

这些课程为人工智能的专业知识提供了基础和支撑。

2, 机器学习和深度学习，包括相关的统计学和大数据领域的知识，这是人工智能中最重要的技术之一。

3, 自然语言处理、计算机视觉、智能交互、多智能体系统等方向的课程，这些课程为人工智能的不同应用场景提供了解决方案。

总之，人工智能需要学习的课程非常多且技术含量较高，需要不断学习和掌握新知识以保持竞争力。

人工智能专业学习课程: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、人工智能平台与工具、人工智能核心等。 1.认知与神经科学课程群 具体课程:认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学

人工智能专业的核心课程有数学、物理学、计算机基础（如编程语言、操作系统、算法设计等）、人工智能基础、机器学习、控制学基础、自动语言识别等。