大学机器学习专业的学习内容主要包括以下几个方面：

数学基础

线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。

微积分：导数、积分、优化方法等。

概率论与统计学：数据分布、假设检验、参数估计等。

编程与算法

编程语言：通常学习Python，也学习R、Julia和Scala等。

数据结构与算法：链表、树、图、排序与搜索算法等。

数据处理：熟悉Pandas、NumPy等库，进行数据清洗和预处理。

机器学习理论与实践

监督学习：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。

无监督学习：聚类、降维、关联规则挖掘等。

强化学习：Q-learning、策略梯度方法等。

计算机视觉

图像处理：图像滤波、特征提取、目标检测等。

视频分析：视频帧处理、目标跟踪等。

自然语言处理（NLP）

文本分析：情感分析、主题建模、文本分类等。

智能客服：聊天机器人、语音识别与合成等。

深度学习

神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

深度学习框架：TensorFlow、PyTorch等。

特征工程

特征选择：从原始数据中提取有意义的特征。

特征构建：组合和转换特征以提高模型性能。

模型选择与评估

模型选择：根据问题类型选择合适的机器学习模型。

模型评估：使用准确率、召回率、F1分数等指标评估模型性能，并使用交叉验证等方法进行调优。

领域知识应用

应用案例：将机器学习技术应用于医疗、金融、教育等领域，解决实际问题。

人工智能其他相关领域

智能科学与技术：包括自然语言处理、计算机视觉、智能机器人等。

机器人工程：机器人系统的设计、制造、控制与应用。

数据科学与大数据技术：数据的收集、处理和分析。

这些课程内容旨在培养学生掌握机器学习的基本理论和实际应用能力，能够解决复杂的实际问题，并设计出有效的机器学习系统。建议学生在学习过程中，结合理论学习和实践项目，不断提升自己的技能水平。