北师香港浸会大学人工智能专业主要学哪些课程？

北师香港浸会大学人工智能专业主要想培养一批在人工智能领域比较扎实的人才，不管是算法、数据分析，还是技术研究、产品开发，都会有系统的训练。学生毕业后，不光有比较完整的人工智能知识体系和扎实的理论基础，还能用人工智能技术去解决企业和政府单位遇到的实际问题。

以下是北师香港浸会大学人工智能课程结构，希望可以帮助各位新生更好的规划预习~

北师香港浸会大学人工智能专业课程设置

学生须按照以下课程分类，完成148学分课程的学习：

专业必修课

学生须修读以下18门（共54学分）专业必修课

AI1003 Python编程3学分

MATH1003线性代数3学分

MATH1123微积分I(科学工程)3学分

AI1013面向对象编程3学分

AI1023数据库管理系统3学分

AI2033概率与统计3学分

AI2003数据结构和算法分析3学分

AI2013人工智能导论3学分

MATH2003离散结构3学分

AI2023人工智能工作坊3学分

AI3013机器学习3学分

AI3023机器学习工作坊3学分

COMP3023算法分析与设计3学分

AI3003神经网络与深度学习3学分

AI3163计算机结构和操作系统3学分

AI3043贝叶斯网络3学分

AI4003机器学习中的最优化方法3学分

AI4004毕业论文I 3学分

专业选修课

学生须从以下课程中修读7门（共21学分）专业选修课（每学期的专业选修课开课情况或因任课老师安排有细微的调整）

AI2053认知科学导论3学分

AI2073知觉3学分

AI3033机器人导论3学分

AI3043贝叶斯网络3学分

AI3053智能代理技术3学分

AI3063人工智能中的神经科学3学分

AI3073生物信息学3学分

AI3083人工智能项目3学分

AI4013知识图谱工程3学分

AI4023深度强化学习3学分

AI4033大规模分布式多代理系统3学分

AI4043人工智能实习3学分

COMP3263智慧物联网3学分

COMP3273 5G网络与移动计算3学分

COMP4003计算理论3学分

DS4073数据可视化基础3学分

DS4083大数据分析3学分

DS4093智能推荐系统概论3学分

MATH1153应用线性代数与线性动力学3学分

MATH1163高等微积分3学分

MATH3153高级概率论3学分

PHYS2003物理原理3学分

AI2063博弈论3学分

AI3093决策理论3学分

AI3103回归分析3学分

AI4053金融科技3学分

AI4063模式识别3学分

COMP4043数据挖掘与知识发现3学分

COMP4153量子金融和智能交易系统3学分

STAT4013多元统计分析3学分

AI3113语音处理与识别3学分

AI3123数字图像处理3学分

AI3133自然语言处理3学分

AI3143计算机视觉3学分

AI3153人机交互3学分

AI4063模式识别3学分

AI4083多媒体挖掘与分析3学分

AI4093智能视觉系统设计与实现3学分

大学核心课

学生须按要求修读37学分的大学核心课。

通识教育课

学生须按要求修读18学分的通识教育课。

自由选修课

18学分的自由选修课可用于：(a)到海外学习一个学期；(b)选修副修课程；或(c)选修教学部门开设的自由选修类课程。

以上是北师香港浸会大学人工智能课程设置。如果各位新生在预习方面遇到任何难题，都可以咨询考而思在线客服，为你安排专业北师香港浸会大学课程辅导老师，根据你的基础和需求定制专属预习方案，帮你更好的人工智能专业，提前掌握课程框架，开学无缝衔接！