政务智能专业主要学习以下内容：

计算机科学基础：

包括程序设计、数据结构、算法、编译原理、计算机网络等。这些基础知识有助于学生更好地理解和应用更高级的人工智能技术。

数学知识：

需要掌握基本的数学知识，如线性代数、微积分、概率论等。这些知识有助于理解机器学习、深度学习等人工智能技术的原理和应用。

机器学习：

这是人工智能领域中最基础、最重要的技术之一，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。通过学习机器学习，学生可以理解AI系统如何从数据中学习，如何自主地进行决策并提高准确性。

深度学习：

深度学习是机器学习领域中的一个子领域，涉及神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型。通过学习深度学习，学生可以理解神经网络模型的原理，如何构建和训练一个神经网络，以及如何调整模型参数以提高模型的准确性。

大数据与智慧政府：

专业课程包括大数据与智慧政府专业的基础课程和必修课，涵盖数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践等。此外，还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。

人工智能应用技术：

专科学习内容通常包括数据挖掘分析应用，需要学习的技术包括软件开发技术（特别是Python开发）、大数据挖掘分析（重点是Spark技术）、机器学习和深度学习技术。此外，还可以学习语音识别技术、图像和人脸识别技术、聊天机器人应用技术、自动驾驶应用技术等。

建议：

本科阶段：重点学习计算机科学基础和数学知识，掌握机器学习和深度学习的核心技术，为成为人工智能专家打下坚实基础。

专科阶段：侧重于应用技术的学习，如Python开发、大数据挖掘分析等，并学习一些具体的应用技术方向，如语音识别、图像识别等，以培养技术复合型人才。