- 计算机科学基础 ：包括程序设计、数据结构、算法、编译原理、计算机网络等基础知识，这些知识是理解和应用更高级AI技术的基础。
- 数学知识 ：数学是AI领域的基石，涉及线性代数、概率论与数理统计、微积分等，这些知识有助于理解机器学习、深度学习等AI技术的原理和应用。
- 算法和数据结构 ：学习常用的算法和数据结构，如图、堆、哈希表和链表等，这些是AI开发中不可或缺的工具。
- 统计学习 ：研究如何从数据中提取有用信息和知识，包括概率和统计模型，这些模型在机器学习和自然语言处理任务中有广泛应用。
- 机器学习 ：包括监督学习、无监督学习和半监督学习等方法，是AI的核心学科之一，帮助开发能够从数据中学习并做出预测的算法和模型。
- 深度学习 ：涉及神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等模型，是机器学习领域的一个重要分支，用于处理复杂的模式识别和序列数据处理任务。
- 自然语言处理（NLP） ：使计算机能够理解和使用人类自然语言，包括语音识别、文本分类、机器翻译等技术。
- 计算机视觉 ：研究如何从视觉数据中提取信息，并对物体、场景等进行理解和分析，包括图像识别、视频处理等。
- 数据库技术 ：涉及数据的存储、检索和管理，对于构建大规模AI系统至关重要。
- 人工智能伦理 ：探讨AI技术的伦理问题，如隐私保护、算法偏见等。
- 实践环节 ：包括军事技能、工程导论实践、工程创新训练、高级语言程序设计实训、机器学习课程设计、深度学习与计算机视觉课程设计、大数据及数据挖掘课程实训等，旨在培养学生的实践能力和创新能力。
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