模式识别专业是一门涉及多个学科的交叉学科，主要研究如何利用数学方法和计算机技术对各种媒体信息进行处理、分类和理解，并构建具有智能特性的系统。以下是模式识别专业的主要学习内容：

基础理论与技术

随机过程与数理统计

矩阵论

优化理论

近世代数

数理逻辑

数字信号处理

图像处理与分析

模式识别

计算机视觉

人工智能

机器人学

计算智能

非线性理论（如分形、混沌等）

控制理论

系统分析与决策

计算机网络理论

专业方向

模式识别及图像处理

智能控制与机器人

图像处理及图像数据库系统

数据挖掘与决策支持系统

应用领域

人工智能

自动驾驶

智能家居

医疗影像

相关课程

自动控制原理

嵌入式培养

单片机

C语言

C++

模式识别专业的学生通常需要掌握扎实的数学和计算机科学知识，并能够运用这些知识解决实际问题。随着技术的发展，深度学习和神经网络已成为模式识别领域的重要研究方法。