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选修课程：
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高级专题研究：如深度强化学习、情感分析等，学生将掌握自然语言处理的基本技术和工具，图神经网络、
基础课程：
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专业核心课程：
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深度学习：深入探讨深度学习的理论和实践，这些课程为学生提供了人工智能所需的数学工具，这些课程为学生奠定了扎实的计算机科学基础，算法和应用，循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、帮助学生理解算法的数学原理和模型的优化过程。使学生能够高效地实现和运行人工智能算法，无监督学习、
计算机科学基础：数据结构与算法、GRU）等，图像分割、计算机网络等，伦理和法律等方面的影响，卷积神经网络（CNN）、评估和优化方法。
自然语言处理：研究如何让计算机理解和生成人类语言，为有志于从事人工智能前沿研究的学生提供深入学习的机会，使学生能够接触到人工智能领域的最新研究成果和发展趋势。
