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發布時間：2023-10-30 14:05
人工智能(AI)是構建具有智能行為的人工系統。研究的主要動機有兩個。一是通過計算機建模了解自然智能。其二是提供方法和技術，構建能夠做出智能決策和執行智能行動的系統。因此，人工智能既是一門科學學科，也是一門工程學科。
人工智能的應用范圍很廣，從家用電器的智能控制器到能說英語、玩游戲、進行智能互聯網搜索或充當機器人大腦的計算機。
1.第一學年
學生需要學習編程和計算的基本原理：學習如何在計算機系統中表示和處理信息;熟悉兩種計算機語言;使用計算機程序解決問題。
這一年還包括計算機科學所有領域所需的數學課程，這些課程共同構成了以后深入學習計算機科學的基礎，您還可以選擇大學不同院系的選修課程。
2.第二學年
第二學年的學習以第一學年的學習為基礎，內容包括與數學相關的高級編程和數據結構，以及更廣泛的專業和社會問題。學生將更好地了解：軟件開發;決策制定;計算機科學基礎;算法和數據結構;信息技術的專業、社會和倫理背景。
3.第三學年
你的學習重點將更加突出，在選擇專業課程時也將有更多選擇。學校提供一系列與人工智能和其他計算機科學課程相關的選修課。
課程通常提供以下方面的經驗：實踐工作;獨立解決問題;小組合作具體課程取決于所選課程。近年來，有關人工智能的課程包括：機器人技術;計算機語言處理;機器學習;自動推理。近年來，還開設了以下(及其他)課程：信息安全;操作系統;計算機網絡
3.第四學年
您可以根據自己的興趣選擇人工智能和計算機科學其他領域的高級課程。四年級包括一個個人項目，在該項目中，您將就特定主題開發一個實踐項目。您將有多種課題可供選擇，并接受導師的指導。
1.線性代數概論(MATH08057)
線性代數簡介，主要是 R^n，但最后介紹了抽象向量空間。主要主題是向量、線性方程組、矩陣、特征值和特征向量以及正交性。介紹了線性無關性、跨度和基數的重要概念。本課程既是為向量、矩陣和方程組的實際使用做準備，也為向量空間的更抽象、純數學處理奠定了基礎。學生將學習如何使用計算機計算一些簡單矩陣運算的結果以及如何可視化向量。
2.微積分及其應用(MATH08058)
微積分是數學及其應用中最基本的工具之一。本課程介紹微積分的兩個主要分支：微分和積分。兩者的核心都是函數、序列或級數極限的概念。除了促進對這些微積分基礎的概念理解之外，該課程還將開發計算設施，這兩者對于進一步的數學學習都是必不可少的。
3.信息學1 - 計算導論(INFR08025)
本課程僅適用于信息學學生以及信息學與數學和 PPLS 組合學位的學生。本課程介紹使用函數式編程語言進行編程的概念，以及使用有限狀態系統和命題邏輯進行計算和規范的概念。這些提供了語法和語義的邏輯思想以及結構和行為的計算思想的示例。學生學習簡潔、抽象地指定、建模和解決小規模問題。
4.信息學1 - 面向對象編程(INFR08029)
本課程適用于信息學學生以及信息學與數學和 PPLS 相結合的學位學生。本課程從概念和實踐上介紹了面向對象編程和軟件工程實踐(以 Java 為例)。除了提供 Java 使用基礎之外，本課程還將涵蓋命令式和面向對象框架中編程的一般原理。成功完成課程后，學生將能夠開發支持信息學課程其他部分的實驗、模擬和探索的程序(例如實施、測試和觀察特定算法的能力)。
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