国外AI专业的学习内容主要包括以下几个方面：

计算机科学：

这是进入AI领域的传统路径，课程通常会涵盖算法、数据结构、机器学习、深度学习等内容，这些都是AI的基础。

数据科学：

数据科学专业专注于数据分析和处理，包括数据挖掘、统计分析等技能，这些都是AI相关的工作的必要知识。

人工智能/机器学习：

一些大学设有专门的人工智能或机器学习专业，这类专业直接针对AI领域，提供了更深入的学习机会。

机器人技术：

这个专业结合了机械工程、电子工程和计算机科学的知识，适合对物理世界的自动化和智能化感兴趣的学生。

生物信息学：

这是一个跨学科领域，结合了生物学、计算机科学和统计学，特别适用于对生命科学和医疗健康应用感兴趣的AI从业者。

深度学习：

深度学习是机器学习的一个子领域，使用多层神经网络来模拟人脑处理信息的方式，常用于图像和语音识别、自然语言处理等领域。

自然语言处理：

这一领域专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。

计算机视觉：

计算机视觉旨在使计算机能够“看”和理解图像和视频中的内容。

机器人学：

涉及机器人的设计、建造、编程和应用，使它们能够执行复杂的任务。

专家系统：

模拟人类专家决策能力的计算机系统。

知识表示和推理：

研究如何让计算机存储知识，并使用这些知识进行逻辑推理。

概率推理：

使用概率论来帮助计算机处理不确定性和推理问题。

强化学习：

一种学习范式，其中智能体通过与环境互动来学习最佳行为策略。

伦理和社会问题：

AI领域的伦理和社会影响也是重要的学习内容。

推荐院校

斯坦福大学：

提供计算机科学理学硕士（人工智能）项目，着重于深度学习、自然语言处理和机器学习等课程内容。

卡内基梅隆大学：

开设人工智能与创新硕士（MSAII），课程强调人工智能与商业技能的相互交融，涵盖应用的设计、工程以及部署等多方面内容。

爱丁堡大学：

提供BSc Artificial Intelligence专业，学习内容包括计算机基础知识和编程语言、算法和数据结构、数学（离散数学和概率）等。

华威大学：

提供Computer Science（Artificial Intelligence）专业，学生可以选择不同的课程来定制自己的学术方向，包括数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等。

帝国理工学院：

提供MSc Artificial Intelligence专业，课程内容包括人工智能基础知识、深度学习、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等方向的核心课程。

这些课程和院校为学生提供了全面深入的学习机会，有助于培养他们在AI领域的专业技能和知识。建议根据个人兴趣和职业规划选择合适的课程和院校进行深入学习。