在人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)专业学习中，通常包括以下内容：

1. 数学基础：人工智能领域需要较为扎实的数学基础，包括线性代数、微积分、概率论和统计学等。
2. 编程和算法：学习编程语言和算法是必不可少的，主要包括Python、C++等编程语言，以及机器学习、深度学习和自然语言处理等领域的相关算法。
3. 机器学习和深度学习：学习机器学习和深度学习的理论和实践，了解不同的模型和算法，以及如何应用它们解决实际问题。
4. 自然语言处理：学习如何处理和理解人类语言，包括文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
5. 计算机视觉：学习如何处理和理解图像和视频，包括图像分类、目标检测、图像生成等任务。
6. 数据挖掘和大数据处理：学习如何从大规模数据中提取有价值的信息和模式，包括数据清洗、数据预处理、特征选择等方法。
7. 人工智能伦理和法律：学习人工智能的伦理问题和法律法规，包括隐私保护、数据安全、算法公正性等方面的知识。
8. 计算机科学基础：学习计算机科学的基本知识，包括操作系统、数据库、网络等相关内容。

此外，人工智能专业还可以根据个人的兴趣和发展方向选择更加深入的课程和研究领域，比如强化学习、推荐系统、知识图谱等。