人工智能专业的课程设置通常包括以下几个主要模块：

1. 数学与统计课程群 ：

• 高等数学

• 线性代数

• 概率论与数理统计

• 离散数学

• 数据结构

• 程序设计基础（如Python、C++）

2. 认知与神经科学课程群 ：

• 认知心理学

• 神经科学基础

• 人类的记忆与学习

• 语言与思维

• 计算神经工程

3. 人工智能伦理课程群 ：

• 人工智能与社会

• 人工智能哲学基础与伦理

4. 科学和工程课程群 ：

• 脑科学

• 信息科学

• 信号与系统

• 数字信号处理

• 模式识别

• 随机过程

• 优化方法

• 人工智能系统综合设计

5. 先进机器人学课程群 ：

• 先进机器人控制

• 认知机器人

• 机器人规划与学习

• 仿生机器人

6. 人工智能平台与工具课程群 ：

• 群体智能与自主系统

• 无人驾驶技术与系统实现

• 游戏设计与开发

• 计算机图形学

• 虚拟现实与增强现实

7. 人工智能核心课程群 ：

• 人工智能导论

• 机器学习

• 自然语言处理

• 计算机视觉

• 数据挖掘与分析

8. 人工智能通识课程 ：

• 人工智能技术的基本概念、发展历史、技术结构、经典算法及应用领域等

9. 人工智能公共基础课程 ：

• 与经管类人才培养目标相关的公共基础课程

10. 人工智能专业课程 ：

• 本科生必修课、专业选修课和微专业课程，涵盖智能系统及算法的相关内容

这些课程旨在为学生提供扎实的理论基础和实践能力，培养他们在人工智能领域的专业技能和创新能力。不同的学校可能会根据自身的特点和需求，对课程设置进行适当的调整和优化。