美国大学中的人工智能（Artificial Intelligence, AI）专业通常会涵盖以下几个核心领域：
- 机器学习（Machine Learning）：这是AI中的一个核心分支，涉及算法和统计模型的开发，使计算机能够基于数据进行学习和做出预测或决策。
- 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个子领域，它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（Natural Language Processing, NLP）：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（Computer Vision）：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（Robotics）：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（Expert Systems）：模拟人类专家决策能力的计算机系统。
- 知识表示和推理（Knowledge Representation and Reasoning）：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（Probabilistic Reasoning）：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（Reinforcement Learning）：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（Ethical and Social Issues）：随着AI技术的发展，相关的伦理、法律和社会问题也日益受到重视。
在课程设置上，美国大学的人工智能专业可能包括以下一些课程：
- 计算机科学基础
- 数据结构与算法
- 线性代数和概率论
- 机器学习
- 深度学习
- 自然语言处理
- 计算机视觉
- 机器人编程
- 人工智能与伦理
- 创造力和创新
不同的大学和研究机构可能会根据自己的研究方向和优势，在课程设置和专业内容上有所侧重。学生可以根据自己的兴趣和职业规划选择相应的课程和项目。
