1、计算机科学基础：
编程基础：掌握至少一种编程语言，如Python、C++等，这是进行人工智能算法开发、数据处理和模型构建的基础工具。
数据结构与算法：了解各种数据结构和算法的原理及应用，这对于优化人工智能程序的性能至关重要。
计算机组成原理：理解计算机硬件的基本组成和工作原理，有助于更好地利用计算资源进行人工智能任务的处理。
操作系统：学习操作系统的基本概念和原理，为后续的人工智能系统开发提供支持。
计算机网络：掌握计算机网络的基础知识，以便在分布式环境下进行人工智能应用的开发和部署。
2、数学与统计学：
数学分析：为理解和推导人工智能算法提供数学基础。
线性代数：在机器学习和深度学习中，很多算法都涉及到矩阵运算和向量空间的概念，线性代数是理解和应用这些算法的重要工具。
微积分：在优化问题和概率模型中，微积分是常用的数学工具。
概率论与数理统计：人工智能中的许多问题都涉及到不确定性和随机性，概率论和数理统计为处理这些问题提供了方法和理论支持。
离散数学：研究计数、图论、逻辑等离散结构，对于理解人工智能中的组合优化问题、图算法等非常有帮助。
3、AI核心课程：
人工智能导论：介绍人工智能的基本概念、原理和方法，以及人工智能的历史和发展。
机器学习：学习机器学习的各种算法和模型，如监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等，以及如何训练和评估这些模型。
深度学习：深入了解神经网络的结构、训练方法和优化技术，掌握深度学习框架的使用，如TensorFlow、PyTorch等。
计算机视觉：研究如何让计算机理解和处理图像和视频信息，包括图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等任务。
自然语言处理（NLP）：学习如何处理和理解人类语言，包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等技术。
机器人学：涉及机器人的设计、制造、控制和应用，包括机器人运动规划、感知、决策等方面的内容。
4、专业拓展课程：
认知心理学：了解人类的认知过程和心理机制，为设计更加智能和人性化的人工智能系统提供参考。
认知神经科学基础：研究大脑的结构和功能与认知过程之间的关系，有助于从生物层面理解智能的本质。
人类记忆与学习：探讨人类的记忆和学习机制，为人工智能的学习算法设计提供启发。
语言与思维：研究语言和思维的关系，对于自然语言处理技术的发展具有重要的理论意义。
计算神经工程：将神经科学与计算技术相结合，研究模拟大脑功能的计算模型和方法。
5、应用领域课程：
无人驾驶技术与系统实现：学习无人驾驶汽车的感知、决策和控制技术，以及相关的系统设计和实现方法。
游戏设计与开发：通过游戏设计和开发，培养学生的创造力和团队合作能力，同时也可以应用于人工智能在游戏中的应用研究。
计算机图形学：研究如何在计算机上生成、处理和显示图形和图像，为人工智能在图形图像处理方面的应用提供技术支持。
虚拟现实与增强现实（VR/AR）：学习虚拟现实和增强现实技术的基本原理和应用，探索人工智能在这些新兴领域的应用前景。
6、实践与项目课程：
AI项目设计与实施：通过实际的项目案例，让学生将所学的理论知识应用到实践中，培养学生的项目管理和团队协作能力。
数据挖掘与分析：学习如何从大量的数据中提取有价值的信息和知识，为人工智能模型的训练和应用提供数据支持。
人工智能系统集成与优化：研究如何将人工智能技术与其他系统进行集成，并对整个系统进行优化，以提高系统的性能和效率。
人工智能实验课程：通过实验的方式，让学生亲身体验人工智能算法的开发和测试过程，加深对人工智能技术的理解。
7、其他跨学科课程：
人工智能哲学基础：探讨人工智能的哲学问题，如人工智能的本质、意识、道德等，培养学生的批判性思维和伦理意识。
人工智能的社会影响与伦理学：研究人工智能对社会的影响，以及在人工智能的发展和应用过程中可能面临的伦理问题，培养学生的社会责任感。
先进机器人控制：学习先进的机器人控制技术和方法，提高学生在机器人领域的专业能力。
