卡内基梅隆大学的AI核心课程
作者：eric 时间：2024-07-30
导读：卡内基梅隆大学的AI核心课程
CMU（卡内基梅隆大学）的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、数学、统计学等多个学科领域，旨在培养学生在AI领域的创新能力和实践能力。以下是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，为学生打下坚实的基础。 数学与统计学：微积分、矩阵
与线性变换、概率论与统计学等，为AI学习提供必要的数学工具。
人工智能基础：机器学习简介、人工智能：表征与解决问题简介等，介绍AI的基本概念和方法。
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
：
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。
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