人工智能主修课程主要包括计算机科学基础、数学基础、机器学习与深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学及人工智能伦理等核心领域，旨在培养学生在算法设计、数据分析和智能系统开发方面的综合能力。

1. 计算机科学基础
   涵盖数据结构、算法设计与分析、计算机组成原理等课程，为编程和系统开发奠定基础。

2. 数学基础
   高等数学、线性代数、概率论与数理统计是建模和算法设计的理论支撑，尤其在机器学习和优化问题中至关重要。

3. 机器学习与深度学习
   从监督学习、无监督学习到神经网络（如CNN、RNN），学生将掌握从传统算法到前沿AI模型的核心技术。

4. 自然语言处理与计算机视觉
   学习文本分析、语音识别、图像分类等技术，应用于智能客服、自动驾驶等场景。

5. 机器人学与伦理
   涉及机器人控制、感知决策，同时探讨AI的社会影响与伦理规范，确保技术发展的可持续性。

通过理论与实践结合，人工智能专业课程为学生提供了从技术研发到社会应用的完整知识体系，适应智能化时代的多元需求。