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基础课程：
数学基础：线性代数、概率论与数理统计、微积分等，这些课程为学生提供了人工智能所需的数学工具，帮助学生理解算法的数学原理和模型的优化过程。
计算机科学基础：数据结构与算法、操作系统、计算机网络等，这些课程为学生奠定了扎实的计算机科学基础，使学生能够高效地实现和运行人工智能算法，掌握计算机系统的运行机制和网络通信原理。
专业核心课程：
机器学习：介绍机器学习的基本概念、算法和应用，包括监督学习、无监督学习、强化学习等，学生将学习如何选择合适的算法来解决实际问题，并掌握模型的训练、评估和优化方法。
深度学习：深入探讨深度学习的理论和实践，涵盖神经网络的基本原理、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）等，学生将通过实际项目学习如何设计和训练深度学习模型，应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
自然语言处理：研究如何让计算机理解和生成人类语言，课程内容包括文本预处理、词法分析、句法分析、语义理解、机器翻译、情感分析等，学生将掌握自然语言处理的基本技术和工具，如NLTK、SpaCy等，并能够开发出简单的自然语言处理应用。
计算机视觉：专注于图像和视频的处理与分析，课程内容包括图像预处理、特征提取、目标检测、图像分割、人脸识别等，学生将学习如何利用计算机视觉技术解决实际问题，如自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等。
强化学习：介绍强化学习的基本概念、算法和应用，学生将学习如何让智能体在环境中通过试错学习最优策略，应用于机器人控制、游戏开发、资源管理等领域。
选修课程：
人工智能伦理与社会影响：探讨人工智能技术对社会、伦理和法律等方面的影响，培养学生对人工智能技术的责任感和批判性思维，使学生在开发和应用人工智能技术时能够考虑其对人类社会的潜在影响。
人工智能在特定领域的应用：如人工智能在医疗、金融、教育、交通等领域的应用课程，学生可以根据自己的兴趣和职业规划选择相关领域的课程，深入了解人工智能在特定领域的实际应用和挑战，为未来的职业发展打下基础。
高级专题研究：如深度强化学习、图神经网络、量子计算与人工智能等前沿领域的专题课程，为有志于从事人工智能前沿研究的学生提供深入学习的机会，使学生能够接触到人工智能领域的最新研究成果和发展趋势。
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程琪
