人工智能专业的核心课程体系包括以下几方面：

1. 数学基础课程 ：高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，这些课程为理解人工智能算法中的复杂数学原理提供支撑。

2. 程序设计基础课程 ：如Python程序设计、C++程序设计等，让学生掌握编程技能，为后续的人工智能实践操作奠定基础。

3. 人工智能专业核心课程 ：

• 机器学习：让学生掌握数据建模、算法优化等核心技能。

• 深度学习：深入讲解神经网络的原理与应用。

• 自然语言处理：使学生能够理解和处理人类语言信息。

• 计算机视觉：让学生学会从图像和视频中提取有价值的信息。

4. 控制基础课程 ：包括控制理论、系统分析等内容，为人工智能系统的设计和实现提供理论基础。

5. 其他专业课程 ：

• 信息论基础理论与应用。

• 知识表示与处理。

• 模式识别与计算机视觉。

• 脑与认知科学。

• 数据库原理与应用。

• 机器人学。

6. 交叉学科融合课程 ：

• 医学影像分析：融入医学影像分析课程，让学生运用人工智能技术辅助医生进行疾病诊断。

• 智能诊断：培养学生开发智能医疗系统的能力。

• 量化投资：使学生掌握运用人工智能算法进行投资决策的方法。

7. 通识教育课程 ：

• 人工智能通识核心课：如“计算思维与人工智能”。

• 人工智能素养课：涵盖人工智能的伦理、法律和社会影响等内容。

• 各学科与人工智能深度融合的前沿拓展课：满足学生个性化学习需求与兴趣偏好。

这些课程共同构成了一个全面而系统的人工智能专业教育体系，旨在培养学生的理论基础、编程技能、专业知识和实际应用能力，以适应快速发展的智能时代需求。