AI设计课程涵盖多个方面，包括人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉等。以下是一些主要的学习内容：

1、人工智能基础知识：包括人工智能的定义、分类、发展历程等。

2、机器学习：包括机器学习的基本概念、分类、算法、应用等。

3、深度学习：包括深度学习的基本概念、神经网络、优化算法、应用等。

4、计算机视觉：包括计算机视觉的基本概念、图像处理、目标检测、识别等。

5、自然语言处理：包括自然语言处理的基本概念、语音识别、自然语言理解等。

6、智能推荐：包括个性化推荐、广告推荐、搜索推荐等。

7、智能客服：包括语音识别、自然语言处理、机器学习等。

8、智能家居：包括智能灯光、智能家电、智能安防等。

9、自动驾驶：包括车辆控制、路径规划、传感器融合等。

10、医疗健康：包括智能诊断、药物研发、个性化治疗等。

除了以上内容，AI设计课程还涵盖了数据科学、统计学、编程语言等多个方面，需要根据具体的需求和方向进行选择和学习。

人工智能基础知识：学习人工智能的基本概念、原理和技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。 数据分析与处理：学习如何收集、清洗、分析和处理数据，以及数据可视化的技巧和工具。 用户体验设计：学习如何设计用户友好的界面和交互体验，包括用户研究、用户需求分析、用户测试等。 机器学习算法与模型：学习常见的机器学习算法和模型，如回归、分类、聚类、神经网络等，并掌握它们的应用和调优方法。 深度学习与神经网络：学习深度学习的基本原理和常见的神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 数据可视化与交互设计：学习如何将复杂的数据转化为直观、易于理解的图表、图形或动画，并设计交互式的数据可视化界面。 虚拟现实/增强现实设计：学习虚拟现实和增强现实技术的基本原理和应用，以及与人工智能的结合。 伦理与法律问题：学习人工智能设计中的伦理和法律问题，如隐私保护、算法偏见、数据安全等。 这些课程内容可能会因不同的培训机构或学校而有所不同。建议您在选择课程时，了解具体课程大纲和教学计划，确保它们符合您的学习目标和兴趣。