在当前数字化时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为一种全球性的热门话题。它涉及到计算机科学、机器学习、统计学和神经科学等多个学科领域，以及许多相关技术和应用的开发。那么，到底AI学习的是什么呢？让我们来一探究竟。

学科交叉融合

首先，AI学习涵盖了多个学科的知识，包括但不限于计算机科学、数学、编程、机器学习、深度学习、自然语言处理（Natural Language processing，简称NLp）和计算机视觉等。这些学科为AI提供了理论基础和技术支持，使其能够模拟人类智能并实现各种智能化任务。

机器学习与数据分析

其次，机器学习是AI学习中的重要组成部分。机器学习是一种通过计算机算法和模型来让机器从数据中学习并改进性能的技术。在机器学习中，大量的数据被用来训练和调整模型，以便机器能够通过处理新数据来提供更好的结果。因此，数据分析成为AI学习中至关重要的一环。

深度学习与神经网络

另外，深度学习是目前在AI领域中广泛应用的一种技术。它是一种基于神经网络架构的机器学习方法，可以通过多个隐藏层来学习和提取复杂的特征表示。深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果，并且逐渐成为推动AI发展的重要驱动力。

大数据与会计主要学什么？

随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为各行各业都面临的一个重要挑战和机遇。其中，会计领域也不例外。那么，大数据与会计主要学习的内容和应用如何呢？让我们来了解一下。

数据获取与分析

大数据与会计主要学习的第一个重点是数据获取和分析。由于互联网和信息系统的普及，企业在日常经营中产生的数据量不断增加。会计人员需要学习如何获取和处理这些数据，并通过特定的工具和技术对数据进行分析，从而提取有关财务状况和经营业绩的有价值信息。

风险管理与决策支持

其次，大数据与会计的学习还包括风险管理和决策支持。通过对大规模数据的分析，会计人员能够检测和识别潜在的经营风险，并及时采取相应的措施进行应对。此外，大数据还可以为企业的决策提供必要的支持和参考，使其能够基于数据驱动的洞察做出准确的决策。

合规与审计

最后，大数据与会计的学习还涉及合规和审计。在当今复杂多变的商业环境中，企业面临着各种法律和监管的约束和要求。会计人员需要学习如何利用大数据技术来保证企业的合规性，并为内外部审计提供充分、准确的数据和证据。

结尾

综上所述，AI学习涉及多个学科的知识融合，包括计算机科学、数学、编程以及机器学习等。而大数据与会计的学习主要包括数据获取与分析、风险管理与决策支持以及合规与审计等方面的内容。随着技术的不断突破和应用的扩展，AI和大数据与会计将在未来继续发挥重要作用，并为各行业带来更多的机遇和挑战。