人工智能要学习的东西确实非常多，涵盖了计算机科学、数学、统计学等多个领域。首先，人工智能的基础是计算机科学，包括编程语言如Python、Java等，以及数据结构和算法。这些是构建任何智能系统的基础。
其次，数学是人工智能的另一个重要组成部分。线性代数、概率论、统计学和微积分等数学知识对于理解和实现机器学习算法至关重要。例如，线性代数在处理大规模数据时非常有用，概率论和统计学则用于模型的训练和评估。
此外，人工智能还需要了解机器学习和深度学习的基本原理。机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型的学习方法。深度学习则涉及神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等复杂模型。
还有，人工智能还需要了解自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等高级技术。自然语言处理涉及文本分析、语言模型和情感分析等，而计算机视觉则包括图像识别、目标检测和图像生成等。
最后，人工智能还需要具备一定的领域知识，以便在实际应用中解决问题。例如，在医疗领域，人工智能需要了解医学知识，以便开发出能够辅助诊断的智能系统。
总之，人工智能的学习内容非常广泛，需要不断更新和扩展知识体系，才能跟上这个快速发展的领域。