自动化是一个广泛的概念，涉及多个领域，包括工业自动化、软件自动化、测试自动化等。学习自动化需要掌握的知识点和技能比较广泛，以下将详细说明学习自动化所需的主要内容，并辅以案例进行说明。

一、基础知识

1. 数学基础：自动化领域涉及大量的数学知识，包括线性代数、概率论与数理统计、微积分等。这些基础知识是理解和设计自动化系统的基石。

案例：在设计PID控制器时，需要运用数学知识来调整参数，以达到更好的控制效果。

2. 电子工程基础：了解电子电路、传感器、执行器等基本原理，能够帮助更好地理解和设计自动化系统。

案例：在工业自动化中，了解传感器的工作原理和特性，可以更准确地采集数据，提高系统的控制精度。

二、编程语言

1. Python：Python是一种易于学习且功能强大的编程语言，广泛应用于自动化测试、数据分析等领域。

案例：使用Python编写自动化测试脚本，实现软件功能的自动化测试。

2. Java：Java是一种面向对象的编程语言，广泛应用于企业级应用开发，也适用于自动化领域。

案例：使用Java编写Web自动化测试脚本，模拟用户操作，验证网页功能是否正常。

3. C/C++：C/C++是一种高效的语言，适用于嵌入式系统和硬件控制。

案例：使用C/C++编写嵌入式系统中的自动化控制程序。

三、自动化工具和框架

1. Selenium：Selenium是一个用于Web自动化测试的工具，可以模拟用户操作，验证网页功能。

案例：使用Selenium编写自动化测试脚本，测试电商网站的商品浏览、搜索、购买等功能。

2. Jenkins：Jenkins是一个持续集成和自动化部署的工具，可以提高软件开发和部署的效率。

案例：使用Jenkins自动化构建和部署软件项目，实现快速迭代。

3. TestNG：TestNG是一个测试框架，用于编写和执行自动化测试用例。

案例：使用TestNG编写自动化测试用例，验证软件功能的正确性。

四、自动化理论

1. 自动控制理论：自动控制理论包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等，是自动化系统设计的基础。

案例：在设计无人驾驶汽车时，运用自动控制理论来设计车辆行驶的控制系统。

2. 人工智能与机器学习：人工智能和机器学习技术可以应用于自动化领域，提高系统的智能水平。

案例：在智能家居系统中，使用机器学习算法自动调节室内温度和湿度，提高居住舒适度。

五、实际应用

1. 工业自动化：工业自动化包括生产线上的机器视觉、机器人、PLC编程等。

案例：在汽车制造厂，使用工业机器人自动完成焊接、喷漆等工作。

2. 软件自动化：软件自动化包括软件测试、持续集成、自动化部署等。

案例：在软件开发过程中，使用自动化测试工具进行功能测试和性能测试。

3. 网络自动化：网络自动化包括网络监控、自动故障排查等。

案例：使用网络自动化工具监控网络设备运行状况，及时发现和解决问题。

综上所述，学习自动化需要掌握的知识点和技能非常广泛。只有全面了解和掌握这些内容，才能在自动化领域取得成功。