2025-03-24 新品 1
人工智能基础理论与算法
人工智能（AI）作为一个多学科交叉领域，其核心在于模拟、扩展和增强人类的认知能力。因此，人工智能专业开设的课程首先需要深入探讨AI的基础理论，如机器学习、计算机视觉、自然语言处理等，这些是构建AI系统不可或缺的组成部分。在课程中，我们会详细介绍这些算法背后的原理，包括监督学习、无监督学习以及半监督学习，以及如何将这些技术应用于不同的场景。
数据科学与大数据分析
在现代社会，大量数据被不断生成和收集，这为人工智能提供了宝贵资源。但是，对于这些海量数据进行有效分析和挖掘是一项挑战。因此，人工智能专业还需强调数据科学和大数据分析方面的知识。在此过程中，我们将教授学生如何利用统计方法、数据库管理系统以及专门的大数据平台来处理和存储大量信息，并通过可视化工具对结果进行展示，以便更好地理解复杂关系。
机器人学与自动化控制
随着科技发展，机器人的应用越来越广泛，从工业生产到日常生活，它们已经成为不可或缺的一部分。为了培养学生能够设计并开发高效率、高灵活性的机器系统，人工智能专业课程需要包含机器人的基本原理及其自动化控制技术。在教学中，我们会涉及机械臂规划优化、高级传感器融合以及运动计划生成等内容，让学生能够了解如何让机器以更加精准、高效地执行任务。
智能决策支持系统
在复杂环境下做出正确决策对于企业来说至关重要，而这正是智能决策支持系统（DSS）的用武之地。DSS可以帮助组织员解决问题并作出明智选择。这一领域在人工智能专业中的重要性体现在它不仅要求对统计模型有深入理解，还必须具备良好的商业洞察力。在课堂上，我们将教授学生如何创建基于规则或者基于模型的人型决策支持工具，以及它们在实际业务中的应用案例。
深度学习与神经网络
最近几年，由于其突破性的性能提升，深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了巨大的成功。此外，在自然语言处理领域也出现了如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等新兴技术。我们将通过实验室实践和项目演练，让学生亲身体验使用Python编程语言结合TensorFlow框架实现深度学习模型，并且学会调试问题及优化性能，使他们能够应对未来的挑战性项目需求。
