學(xué)習(xí)人工智能的大學(xué)課程按照基礎(chǔ)程度和遞進(jìn)性可以有以下順序：

1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論：這門課程介紹計(jì)算機(jī)科學(xué)的基本概念和原理，包括計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等，為后續(xù)人工智能課程打下基礎(chǔ)。

2. 編程基礎(chǔ)：學(xué)習(xí)編程語言（如Python、Java等）的基本語法、控制結(jié)構(gòu)和面向?qū)ο缶幊痰雀拍?，掌握編寫和調(diào)試簡(jiǎn)單程序的能力。

3. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：包括線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)等數(shù)學(xué)課程，這些課程對(duì)于理解人工智能算法和模型是必要的。

4. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法：學(xué)習(xí)不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如數(shù)組、鏈表、樹等）和算法（如排序、查找、圖算法等），掌握高效處理和組織數(shù)據(jù)的技巧。

5. 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、算法和技術(shù)，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、回歸、分類、聚類等。了解常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型。

6. 深度學(xué)習(xí)：深入學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的理論和實(shí)踐，包括多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)模型。

7. 自然語言處理：學(xué)習(xí)處理和理解自然語言的技術(shù)和算法，包括詞法分析、句法分析、語義分析、機(jī)器翻譯等。

8. 計(jì)算機(jī)視覺：學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)處理圖像和視頻的方法和技術(shù)，包括圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、圖像生成等。

9. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論和方法，掌握在與環(huán)境交互的任務(wù)中通過試錯(cuò)學(xué)習(xí)來優(yōu)化策略的技術(shù)。

以上是一個(gè)基本的學(xué)習(xí)路徑，當(dāng)然在學(xué)習(xí)過程中還可以根據(jù)個(gè)人興趣和需求選擇其他相關(guān)課程，如數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、人工智能倫理等。重要的是在學(xué)習(xí)過程中進(jìn)行實(shí)踐和項(xiàng)目實(shí)踐，通過動(dòng)手實(shí)踐來鞏固所學(xué)知識(shí)。