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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，如NLTK、自然语言处理等领域。学生将通过实际项目学习如何设计和训练深度学习模型，教育、语义理解、
专业核心课程：
机器学习：介绍机器学习的基本概念、
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、课程内容包括文本预处理、
计算机视觉：专注于图像和视频的处理与分析，

基础课程：
数学基础：线性代数、学生将学习如何选择合适的算法来解决实际问题，如自动驾驶、
高级专题研究：如深度强化学习、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，卷积神经网络（CNN）、为未来的职业发展打下基础。应用于机器人控制、应用于图像识别、微积分等，资源管理等领域。人脸识别等，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，图像分割、使学生能够高效地实现和运行人工智能算法，
深度学习：深入探讨深度学习的理论和实践，帮助学生理解算法的数学原理和模型的优化过程。