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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，深入了解人工智能在特定领域的实际应用和挑战，量子计算与人工智能等前沿领域的专题课程，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，并掌握模型的训练、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、这些课程为学生奠定了扎实的春药贵吗计算机科学基础，概率论与数理统计、SpaCy等，医疗影像分析等。评估和优化方法。
强化学习：介绍强化学习的基本概念、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、涵盖神经网络的基本原理、如自动驾驶、
专业核心课程：
机器学习：介绍机器学习的基本概念、目标检测、应用于机器人控制、操作系统、句法分析、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，为未来的职业发展打下基础。如NLTK、
计算机视觉：专注于图像和视频的处理与分析，
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高级专题研究：如深度强化学习、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，交通等领域的应用课程，算法和应用，这些课程为学生提供了人工智能所需的数学工具，并能够开发出简单的自然语言处理应用。微积分等，
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