发布时间：2023-10-30 14:05
人工智能(AI)是构建具有智能行为的人工系统。研究的主要动机有两个。一是通过计算机建模了解自然智能。其二是提供方法和技术，构建能够做出智能决策和执行智能行动的系统。因此，人工智能既是一门科学学科，也是一门工程学科。
人工智能的应用范围很广，从家用电器的智能控制器到能说英语、玩游戏、进行智能互联网搜索或充当机器人大脑的计算机。
1.第一学年
学生需要学习编程和计算的基本原理：学习如何在计算机系统中表示和处理信息;熟悉两种计算机语言;使用计算机程序解决问题。
这一年还包括计算机科学所有领域所需的数学课程，这些课程共同构成了以后深入学习计算机科学的基础，您还可以选择大学不同院系的选修课程。
2.第二学年
第二学年的学习以第一学年的学习为基础，内容包括与数学相关的高级编程和数据结构，以及更广泛的专业和社会问题。学生将更好地了解：软件开发;决策制定;计算机科学基础;算法和数据结构;信息技术的专业、社会和伦理背景。
3.第三学年
你的学习重点将更加突出，在选择专业课程时也将有更多选择。学校提供一系列与人工智能和其他计算机科学课程相关的选修课。
课程通常提供以下方面的经验：实践工作;独立解决问题;小组合作具体课程取决于所选课程。近年来，有关人工智能的课程包括：机器人技术;计算机语言处理;机器学习;自动推理。近年来，还开设了以下(及其他)课程：信息安全;操作系统;计算机网络
3.第四学年
您可以根据自己的兴趣选择人工智能和计算机科学其他领域的高级课程。四年级包括一个个人项目，在该项目中，您将就特定主题开发一个实践项目。您将有多种课题可供选择，并接受导师的指导。
1.线性代数概论(MATH08057)
线性代数简介，主要是 R^n，但最后介绍了抽象向量空间。主要主题是向量、线性方程组、矩阵、特征值和特征向量以及正交性。介绍了线性无关性、跨度和基数的重要概念。本课程既是为向量、矩阵和方程组的实际使用做准备，也为向量空间的更抽象、纯数学处理奠定了基础。学生将学习如何使用计算机计算一些简单矩阵运算的结果以及如何可视化向量。
2.微积分及其应用(MATH08058)
微积分是数学及其应用中最基本的工具之一。本课程介绍微积分的两个主要分支：微分和积分。两者的核心都是函数、序列或级数极限的概念。除了促进对这些微积分基础的概念理解之外，该课程还将开发计算设施，这两者对于进一步的数学学习都是必不可少的。
3.信息学1 - 计算导论(INFR08025)
本课程仅适用于信息学学生以及信息学与数学和 PPLS 组合学位的学生。本课程介绍使用函数式编程语言进行编程的概念，以及使用有限状态系统和命题逻辑进行计算和规范的概念。这些提供了语法和语义的逻辑思想以及结构和行为的计算思想的示例。学生学习简洁、抽象地指定、建模和解决小规模问题。
4.信息学1 - 面向对象编程(INFR08029)
本课程适用于信息学学生以及信息学与数学和 PPLS 相结合的学位学生。本课程从概念和实践上介绍了面向对象编程和软件工程实践(以 Java 为例)。除了提供 Java 使用基础之外，本课程还将涵盖命令式和面向对象框架中编程的一般原理。成功完成课程后，学生将能够开发支持信息学课程其他部分的实验、模拟和探索的程序(例如实施、测试和观察特定算法的能力)。
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