人工智能入门应该学习的课程主要包括数学基础、编程语言、机器学习、深度学习和自然语言处理等。

1. 数学基础：人工智能需要用到许多数学知识，包括线性代数、微积分、概率论等。这些数学知识对于人工智能的算法和模型的理解和应用至关重要。

2. 编程语言：人工智能需要用到编程语言进行算法实现和模型构建，建议掌握Pyho或R语言等编程语言。

3. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。学习机器学习可以帮助理解和应用常见的机器学习算法和模型，如决策树、神经网络、支持向量机等。

4. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，可以应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。学习深度学习可以掌握常见的深度学习算法和模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。

5. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个应用领域，涉及到语言的理解和生成。

6. 计算机视觉：计算机视觉是人工智能的另一个应用领域，涉及到图像和视频的处理和分析。

7. 计算机科学基础：包括计算机操作系统、数据结构与算法、数据库等。这些课程是学习人工智能的基础，有助于了解计算机系统的工作原理以及编程技能的掌握。

人工智能入门需要掌握的课程包括数学基础、编程语言、机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机科学基础等。通过学习这些课程，可以掌握人工智能的基本知识和技能，为进一步深入学习和应用打下坚实的基础。