人工智能硕士课程涵盖了多个学科领域，主要包括以下几个方面：

1. 数学基础 ：高等数学（微积分、线性代数、概率论等）、统计学、离散数学、优化理论。

2. 计算机科学 ：计算机科学导论、编程语言（如Python、C++等）、数据结构与算法、计算机系统与架构。

3. 人工智能核心课程 ：人工智能概论、机器学习、深度学习、认知科学与神经网络。

4. 专业知识课程 ：自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别与合成、机器人学、知识表示与推理、专家系统。

5. 技术与工具 ：数据库管理系统、操作系统、计算机网络、人工智能编程工具（如TensorFlow、PyTorch等）。

6. 伦理与社会影响 ：人工智能伦理、人工智能与社会、人工智能法律与政策。

7. 实践与应用 ：人工智能项目开发、实习与行业实践、人工智能研究方法。

此外，一些具体的人工智能硕士课程还包括以下内容：

• 自动推理和验证。

• 在网络上建立数据模型。

• 数学生物学原理。

• 健康信息学导论。

• 人工智能系统管理（Master of Science in Artificial Intelligence Systems Management）。

这些课程旨在培养具有深厚理论基础和丰富实践经验的人工智能专业人才，涵盖了从基础理论到实际应用的全方位知识。