卡内基梅隆大学的AI核心课程

CMU（卡内基梅隆大学）的卡内课程AI（人工智能）专业课程设置非常全面且深入，涵盖了计算机科学、基梅数学、核心统计学等多个学科领域，卡内课程旨在培养学生在AI领域的基梅创新能力和实践能力。以下是核心CMU AI专业的主要课程概览：

核心课程

CMU AI专业的核心课程包括但不限于：

• 计算机科学：包括命令式计算原理、功能式编程原理等，卡内课程为学生打下坚实的基梅基础。
• 数学与统计学：微积分、核心矩阵与线性变换、卡内课程概率论与统计学等，基梅为AI学习提供必要的核心数学工具。
• 人工智能基础：机器学习简介、卡内课程人工智能：表征与解决问题简介等，基梅介绍AI的核心基本概念和方法。

前沿课程

随着AI技术的不断发展，CMU AI专业还提供了许多前沿领域的课程，如：

• 自然语言处理：自然语言处理简介，深入研究语言与AI的交互。
• 计算机视觉：计算机视觉简介，探索图像和视频中的AI应用。
• 智能机器人：涉及智能机器人的设计、控制和交互等方面的课程。

细分方向课程

从大三开始，学生可以选择AI的细分方向课程，包括但不限于：

• 决策和机器人：涉及决策理论、机器人规划与控制等课程。
• 机器学习：深入研究各种机器学习算法和应用。
• 感知和语言：专注于计算机感知和语言处理的能力。
• 人类与人工智能交互：探索AI与人类之间的交互方式和影响。