CMU(卡内基梅隆大学)的卡内课程AI(人工智能)专业课程设置非常全面且深入,涵盖了计算机科学、基梅数学、核心统计学等多个学科领域,卡内课程旨在培养学生在AI领域的基梅创新能力和实践能力。以下是核心CMU AI专业的主要课程概览:
核心课程
CMU AI专业的核心课程包括但不限于:
- 计算机科学:包括命令式计算原理、功能式编程原理等,卡内课程为学生打下坚实的基梅基础。
- 数学与统计学:微积分、核心矩阵与线性变换、卡内课程概率论与统计学等,基梅为AI学习提供必要的核心数学工具。
- 人工智能基础:机器学习简介、卡内课程人工智能:表征与解决问题简介等,基梅介绍AI的核心基本概念和方法。
前沿课程
随着AI技术的不断发展,CMU AI专业还提供了许多前沿领域的课程,如:
- 自然语言处理:自然语言处理简介,深入研究语言与AI的交互。
- 计算机视觉:计算机视觉简介,探索图像和视频中的AI应用。
- 智能机器人:涉及智能机器人的设计、控制和交互等方面的课程。
细分方向课程
从大三开始,学生可以选择AI的细分方向课程,包括但不限于:
- 决策和机器人:涉及决策理论、机器人规划与控制等课程。
- 机器学习:深入研究各种机器学习算法和应用。
- 感知和语言:专注于计算机感知和语言处理的能力。
- 人类与人工智能交互:探索AI与人类之间的交互方式和影响。