智能视觉工程专业主要学习以下内容：

计算机视觉：

学习如何让计算机理解和处理图像和视频信息，模拟人类视觉系统，实现对图像和视频的感知、识别和理解。

模式识别与机器学习：

掌握如何通过算法让机器识别模式并进行学习，这是实现智能视觉的关键技术。

深度学习：

研究神经网络，让机器自我学习和改进，深度学习在智能视觉领域有广泛应用。

图像处理：

学习图像的增强、分析和理解技术，包括去噪、复原、分割等操作，以提高图像的质量和可用性。

医学影像诊断学：

涉及医学图像的读取和分析，培养具备临床医学基础知识和医学影像技术的复合型人才。

人工智能原理：

学习人工智能的基本原理和方法，为智能视觉工程提供理论基础。

视觉传感原理：

了解视觉传感器的工作原理和应用。

计算光学：

研究光学计算的相关技术和方法。

视觉仿真技术：

学习如何通过计算机模拟视觉系统，进行视觉仿真和测试。

视觉测量技术：

掌握利用计算机视觉技术进行测量和定位的方法。

智能图像处理技术：

学习智能化的图像处理技术，提高图像处理的自动化和智能化水平。

智能视觉系统设计：

学习如何设计和实现智能视觉系统，包括硬件和软件部分。

智能视觉工程专业的毕业生在多个领域都有广泛的就业机会，包括但不限于安防监控、工业检测、医疗影像诊断、自动驾驶等。