人工智能專業(yè)學生需要學習一系列課程，確保在理論和實踐層面上都具備扎實的基礎。以下是詳細課程列表：
1. 數學基礎：作為人工智能的核心支撐，數學課程包括高等數學、線性代數、概率論與數理統(tǒng)計等，它們?yōu)閷W生提供了必要的數學工具，以便能夠理解和實現復雜的算法。
2. 計算機科學基礎：這些基礎課程如編程語言、數據結構、算法分析、操作系統(tǒng)和計算機網絡，為學生構建了計算機科學的知識框架，對于理解人工智能的實現至關重要。
3. 人工智能理論基礎：這一類課程涵蓋了人工智能的基本理論、方法和技術，如知識表示、自動推理、搜索算法、規(guī)劃等，為學生提供了人工智能領域的理論基礎。
4. 機器學習與應用：機器學習是人工智能的關鍵領域之一，學生將學習監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習等算法，并了解如何將這些算法應用于實際問題解決中。
5. 自然語言處理：該課程讓學生掌握處理和理解人類語言的技術，包括語言模型、句法分析、語義理解和機器翻譯等。
6. 計算機視覺：計算機視覺課程教授學生如何使計算機能夠從圖像和視頻中提取信息，涵蓋圖像處理、目標檢測、圖像識別等領域。
通過深入學習這些課程，人工智能專業(yè)學生能夠為未來的研究和應用開發(fā)打下堅實的基礎。
