关于智慧农业开发与管理专业需要学习的内容，综合多个信息来源整理如下：
一、核心课程体系
农业基础课程 - 作物生产学、作物育种学、植物保护学、耕作学等传统农业学科，为智慧农业提供理论基础。
信息技术与工程课程
- 传感器技术、物联网工程、嵌入式系统应用、无线通信技术等，用于实现农业设备的智能监测与控制。
- 数据库管理系统、Python语言程序设计、高级语言（如Java）等编程课程，支持数据采集与分析。
人工智能与大数据课程
- 神经网络与深度学习、机器学习、大数据框架与模式，用于构建智能决策支持系统。
- 生物统计学、模式识别、单片机原理与应用等课程，提升数据处理与设备控制能力。
智慧农业专项课程
- 智慧农业与信息技术、农业模型学、智能农业装备、农业遥感等，聚焦行业前沿技术。
二、实践与综合能力培养
农业工程实践： 通过农业智能大棚规划、传感器网络搭建等课程，培养工程应用能力。 企业实习与项目开发
农业推广与经营管理：学习农业信息化与农村发展、农业经济学等课程，提升项目运营与市场推广能力。
三、领域延伸方向
农产品质量与安全：农业产品质量检测、追溯系统开发等。
农村信息化建设：农村电子商务、智慧农业政策与规划等。
可持续发展：农业生态学、农业资源与环境科学等课程，强调绿色生产理念。
四、推荐学习路径
基础阶段：
优先掌握农业基础与信息技术核心课程（如作物生产学、Python编程、传感器技术）。
进阶阶段：
深入学习人工智能、大数据分析及智能农业装备相关课程（如神经网络、物联网工程）。
实践阶段：
通过实习项目积累经验，重点关注行业应用场景（如智能农业系统开发、农产品电商运营）。
以上课程设置需结合高校具体培养方案，建议咨询相关专业教师或企业导师，以获取最新课程动态与行业需求信息。