​​人工智能专业的大一课程聚焦数学基础、编程语言、数据思维与AI入门，涵盖Python编程、数据结构与算法、机器学习基础及简单的深度学习应用，为后续深入研究奠定基础。​​

数学课程奠定算法与模型设计根基，包括《线性代数》（矩阵运算、向量处理）、《概率论与统计学》（贝叶斯定理、随机过程）及《微积分》（梯度计算、优化方法），支撑AI算法迭代与模型训练。编程语言以Python为主，需熟练掌握NumPy、Pandas等库进行数据分析，同步学习C/Java以应对高性能计算需求，并初步接触TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。数据结构与算法模块聚焦数组、链表、树等基础结构及排序、搜索、图算法，提升数据处理效率与模型性能。机器学习领域涵盖监督学习（线性回归、决策树）、无监督学习（聚类、降维）及强化学习，结合Scikit-learn库实现算法落地。自然语言处理方向需掌握分词、词嵌入及预训练模型基础，计算机视觉则学习图像处理技术与轻量级模型（如YOLO简化版）。跨学科课程涉及认知心理学与教育学（如人工智能教育专业），探索人机交互逻辑与人因设计。需通过Kaggle竞赛或校园项目实践巩固技能，培养团队协作与问题解决能力。

建议提前学习《Python编程入门》《数学基础导论》等在线课程，关注AI前沿动态以明确自身兴趣方向，同时通过参与AI+行业项目（如智能教育工具、医疗数据建模）深化技术应用理解，为未来职业发展铺路。