大学中涉及人工智能（AI）的相关专业非常广泛，主要包括以下几类：

计算机科学与技术：

这是最直接与AI相关的专业，涵盖了算法、数据结构、计算机体系结构等基础知识，以及人工智能的理论与实践。

数据科学与大数据技术：

这是一门实践性很强的新兴交叉复合型学科，聚焦大数据的采集、存储、处理、分析和可视化等环节，帮助掌握AI所需的数据处理与分析技能。

人工智能：

系统学习人工智能概论、认知科学、机器学习、模式识别、深度学习、知识工程、数据挖掘、物联网等系列课程，针对性培养AI领域专业人才。

自动化：

涉及自动控制原理、运动控制、过程控制等内容，在机器人控制、智能系统自动化等方面应用广泛。

数学与应用数学：

凭借深厚的数学基础，在AI算法设计、模型优化等方面具备优势，如线性代数、概率论与数理统计等知识不可或缺。

物理学相关专业：

物理学科的思维和研究方法对AI某些领域，如机器人感知与控制等可能会有启发和帮助。

软件工程：

专注于软件的开发和管理，AI应用通常需要专门的软件平台来支撑。

网络工程：

研究网络系统的设计、构建和维护，对于AI数据的传输和处理至关重要。

信息安全：

保护AI系统不受网络攻击和数据泄露的威胁。

物联网工程：

研究如何将物理世界与数字世界连接起来，AI技术可以用于物联网设备的智能控制。

数字媒体技术：

涉及图像处理、视频分析等，是AI在媒体领域的应用之一。

智能科学与技术：

专注于智能系统的设计、开发和应用，如智能机器人和智能控制。

空间信息与数字技术：

研究地球空间信息的获取、处理和应用，AI技术在此领域也有广泛应用。

电子与计算机工程：

结合电子工程和计算机科学的知识，研究智能设备的硬件设计。

通信工程：

研究信息的传输和处理，对于AI数据的传输至关重要。

信息工程：

研究信息的获取、处理和应用，是AI技术的基础之一。

水声工程、电子信息工程、广播电视工程：

这些专业涉及声音、图像等信息的处理，也是AI应用的重要领域。

机器人工程：

研究机器人的设计、制造和应用，是AI技术的一个重要应用方向。

模式识别与智能系统：

专注于模式识别和智能系统的设计与实现。

自然语言处理（NLP）：

研究如何让计算机理解和生成人类语言。

计算机视觉：

研究如何让计算机从图像或视频中获取信息，进行识别和分析。

控制科学与工程：

研究系统的动态行为，以及如何通过控制算法使系统达到预期目标。

这些专业为AI领域提供了从基础理论到实际应用的全方位知识体系和技能培养，是学生在AI行业中发展的坚实基础。