人工智能课程涵盖了多个学科领域，如计算机科学、机器学习、统计学、数学、人类认知以及自然语言处理等。
在一个完整的人工智能课程中，学生将学习到以下几个学科。

首先，计算机科学是人工智能课程的核心学科。
学生将学习到计算机的基本原理和编程技术，包括数据结构、算法设计、计算机体系结构和操作系统等。
这些基础知识将为学生后续深入学习人工智能提供坚实的基础。

其次，机器学习是人工智能课程中的重要学科。
学生将学习到机器学习的基本原理和常见算法，如线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
他们将掌握数据处理、特征提取以及模型训练与评估等关键技能。

同时，统计学也是人工智能课程的重要组成部分。
学生将学习到概率、统计分布、参数估计和假设检验等统计学的基本概念和方法。
这些知识将帮助学生理解机器学习中的概率模型和统计推断等关键概念。

数学在人工智能课程中也起着重要的作用。
学生将学习到线性代数、矩阵计算、优化方法以及数值计算等数学知识。
这些知识将为学生深入理解机器学习算法提供数学基础，并帮助他们发展高效的算法。

此外，人类认知科学也是人工智能课程中的重要学科。
学生将学习到人类大脑的认知过程和思维模式等基本概念。
他们还将了解到人工智能如何模拟和应用这些认知过程，以实现智能系统的发展。

最后，自然语言处理也是人工智能课程的重要内容之一。
学生将学习到如何处理和理解自然语言的方法和技术。
他们将研究语言的语法、语义和语用等关键概念，并学习到文本分类、信息检索、机器翻译和情感分析等自然语言处理技术。

综上所述，人工智能课程涉及计算机科学、机器学习、统计学、数学、人类认知以及自然语言处理等多个学科，学生将在这些学科的基础上全面了解和应用人工智能的理论与实践。