人工智能可以学什么专业
人工智能的研究主要有三方面：一是纯理论性的，以强人工智能或者神经网络为研究方向，这样的话，本科可以选择神经科学，也可以选修心理学、哲学、计算机科学二是从算法层面对人工智能的优化，这也是大多数人现在对人工智能的理解，本科自然要学计算机科学了，但博弈论之类重视逻辑的小类别学科也有选修或者自学的必要。第三种就是工业应用的方面。楼主的认识很对，这样主要应该学习自动化和机械控制。不知楼主在国内还是国外读大学。在国外，人工智能的理论研究还是很有价值的。国内嘛就别想了。在国内，计算机是现在很火的专业不必多说。选机械控制专业的话就业前景非常好。楼主你说喜欢硬件方面科技产品设计？若不是机械控制，人工智能目前还主要是研究算法层面的。电子工程这样的硬件专业目前对人工智能还没啥应用。当然楼主有志于在国内研究神经网络那是祖国的骄傲啊^^人工智能是一门很迷人的学科。希望楼主能找到适合自己的方向好好发展，带动我国的人工智能领域哦！
人工智能的深度学习是什么意思好学么
我们来一起梳理一下人工智能与深度学习的关系。
人工智能
首先，大家所谈论的人工智能可以分为两个层面：“强人工智能”和“弱人工智能”。其中：
弱人工智能
希望借鉴人类的智能行为，研制出更好的工具以减轻人类智力劳动，类似于“高级仿生学”。
强人工智能
希望研制出达到甚至超越人类智慧水平的人造物，具有心智和意识、能根据自己的意图开展行动，可谓“人造智能”。
AI技术现在所取得的进展和成功，是缘于“弱人工智能”而不是“强人工智能”的研究。要想让AI借鉴人类的智能行为，关键的一个环节是让AI模拟人类的学习行为。
所以，这里面有个非常关键的技术，叫做机器学习。
机器学习
机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
目前的机器学习可以分为三大类：
（1）有监督的学习
数据具备特征（features）和预测目标（labels），又分为：
a.二元分类
简单粗暴地理解，即让AI做是非题
b.多元分类
可以理解为，让AI做选择题
c.回归分析
可以理解为，让AI做计算题
（2）无监督的学习
从现有数据并不知道预测的答案，无预测目标（labels）。
（3）强化学习
通过定义的动作、状态和奖励不断训练，使其学会某种能力。
机器学习有一个很有意思的技术，叫做人工神经网络。
人工神经网络（ANN：ArtificialNeuralNetwork）是一种模拟人脑神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。它可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。
通过这两张图的对比，我们可以看到，机器学习中的人工神经网络很好地借鉴了人类神经网络的特点，是一种非常有意思的仿真。
深度学习
而深度学习是一种特殊的机器学习，是机器学习研究中的一个新领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
深度学习能直接对大量数据进行表征学习，来替代手工获取特征。深度学习与传统机器学习最主要的区别在于：随着数据规模的增加其性能也不断增长。引发深度学习热潮的一个标志性事件是：2016年3月，AlphaGo（谷歌旗下DeepMind研发）击败了李世石九段。
相应的，深度学习有一个非常重要的技术，叫做卷积神经网络。
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种典型的深度神经网络，它避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。
总结
最后，我们用一张图来梳理一下人工智能、机器学习、深度学习的关系：
人工智能主要是学什么的
要了解人工智能学什么内容，需要首先了解人工智能是什么：
1、人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
2、人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
那么，人工智能学什么内容呢？
目前人工智能专业的学习内容主要包括：机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。
需要的基础课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）。
从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。
人工智能高中毕业能学吗
逻辑部分应该是可以，但是最基础的部分是需要很好的数学。高中数学知识应该撑不起。
不过有兴趣可以边学边工作。毕竟高中时期的创新能力很强。
人工智能和前端学习哪个更好
如果你找一家培训机构，去培训前端，只需要一个月，你就是一个合格的前端工程师，只需要三个月，你就达到了优秀的水平，但是只需要三年，你就会被培训机构灌入市场的又一批年轻人替代。如果题主只是想过一把计算机的瘾，学学这个就可以了，干两年大不了回家做别的，但如果想长期做计算机行业，没有技术积累就能做的工作，我劝题主远离。
作为一个在人工智能方向上踩过无数坑的人，我认为，人工智能当前的技术水平，不足以颠覆世界，但是，这是计算机行业中潜力最大的技术，可以预测，如果题主用两年时间去学习人工智能，两年之后的市场需求，绝对远远大于现在，时代在发展，投资未来才是最正确的选择！