核心课程

CMU AI专业核心课程丰富多样，旨在为学生提供扎实的理论基础和培养实践能力。主要核心课程包括但不限于：

计算机科学基础：为学生构建扎实的计算机科学知识体系，包括数据结构、算法设计、操作系统、计算机网络等。

数学与统计学：线性代数、概率论与数理统计、最优化理论等。这些课程为人工智能领域的机器学习和数据分析提供了必要的数学工具。

AI核心课程：

机器学习：介绍机器学习的基本原理、算法和应用。这是AI领域的核心课程之一。

计算机视觉：研究如何让计算机理解和解释数字图像和视频，是人工智能在图像识别、视频监控等领域的重要应用。

自然语言处理：探索让计算机理解并生成人类语言的方法是人工智能在智能客服、机器翻译等领域的关键技术。

智能机器人：结合人工智能、机械工程、控制理论等领域的机器人设计、制造、控制及应用研究。

特色课程与实践

CMU人工智能专业还设置了一系列特色课程和实践项目，增强学生的实践和创新能力。例如：

机器学习实验：通过实际项目练习机器学习算法，加深对算法原理和应用场景的理解。

计算机视觉实验：利用CMU计算机视觉中心的资源，进行图像识别、目标跟踪等实验，培养学生的实践能力。

跨学科项目：鼓励学生参与医学AI、教育AI等跨学科研究项目，将所学知识应用于解决实际社会问题。

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