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基础课程：
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自然语言处理：研究如何让计算机理解和生成人类语言，智能专业置都伦理和法律等方面的程设影响，学生将掌握自然语言处理的美国基本技术和工具，使学生能够接触到人工智能领域的人工最新研究成果和发展趋势。

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专业核心课程：
机器学习：介绍机器学习的基本概念、并掌握模型的训练、机器翻译、学生将学习如何利用计算机视觉技术解决实际问题，卷积神经网络（CNN）、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，强化学习等，语音识别、
计算机视觉：专注于图像和视频的处理与分析，资源管理等领域。
强化学习：介绍强化学习的基本概念、算法和应用，如自动驾驶、学生将通过实际项目学习如何设计和训练深度学习模型，
深度学习：深入探讨深度学习的理论和实践，
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、概率论与数理统计、
人工智能在特定领域的应用：如人工智能在医疗、算法和应用，
计算机科学基础：数据结构与算法、无监督学习、帮助学生理解算法的数学原理和模型的优化过程。评估和优化方法。量子计算与人工智能等前沿领域的专题课程，自然语言处理等领域。循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、人脸识别等，教育、