专科的人工智能专业主要学习以下内容：
1. 人工智能基础知识：包括人工智能导论、离散数学、概率论与数理统计、线性代数、数值计算等。
2. 机器学习与深度学习：学习机器学习的基本原理、各种常用的机器学习算法，如决策树、贝叶斯、聚类、支持向量机等，以及深度学习的相关知识和算法，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
3. 自然语言处理：学习自然语言处理的基本知识和各种算法，如词嵌入、词义消歧、词性标注等。
4. 计算机视觉：学习计算机视觉的基本知识和各种算法，如特征提取、图像分类、目标检测等。
5. 语音识别和自然语言生成：学习语音识别和自然语言生成的基本知识和各种算法，如隐马尔可夫模型、深度信念网络等。
6. 数据结构和算法：学习常用的数据结构和算法，如堆、树、图、排序算法等。
7. 数据库和信息系统：学习数据库和信息系统的基本知识和实践，如SQL语言、数据库设计、信息系统开发等。
8. 人机交互和用户体验：学习人机交互和用户体验的基本知识和实践，如用户界面设计、交互设计等。
通过以上学习，专科的人工智能专业旨在培养具有人工智能基础知识和应用技能的人才，能够从事人工智能相关领域的工作。
专科的人工智能专业主要学习以下内容：
1. 数学基础：专科人工智能专业的学生需要掌握基础的数学知识和技能，包括线性代数、概率论和统计学等。这些数学知识是人工智能算法和模型的基础。
2. 编程语言：人工智能专业的学生需要掌握至少一种编程语言，如Pyho、Java等。这些编程语言可以帮助学生实现人工智能算法和模型，并且进行数据分析和处理。
3. 人工智能基础：专科人工智能专业的学生需要掌握基础的人工智能知识和技能，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些知识和技能是人工智能专业的基础，可以帮助学生更好地理解和应用人工智能技术。
4. 数据结构和算法：人工智能专业的学生需要掌握数据结构和算法的基本知识和技能，包括数组、链表、栈、队列、树等数据结构，以及排序、查找、递归等算法。这些知识和技能可以帮助学生在实现人工智能算法和模型时提高效率和准确性。
5. 数据库技术：专科人工智能专业的学生需要掌握基本的数据库技术，如SQL语言、数据库设计等。这些技术可以帮助学生在数据处理和分析方面更加高效和准确。
6. 操作系统和计算机网络：专科人工智能专业的学生需要掌握基本的操作系统和计算机网络的知识和技能，如文件系统、网络协议、网络安全等。这些知识和技能可以帮助学生在实现人工智能应用时更好地与操作系统和计算机网络进行交互。
7. 人工智能应用开发：专科人工智能专业的学生需要掌握基本的人工智能应用开发的知识和技能，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。这些知识和技能可以帮助学生在人工智能应用开发方面更加熟练和高效。
专科的人工智能专业主要学习数学基础、编程语言、人工智能基础、数据结构和算法、数据库技术、操作系统和计算机网络以及人工智能应用开发等方面的知识和技能。这些知识和技能可以帮助学生在人工智能领域更好地发展自己的职业生涯。