Queen Mary人工智能专业包括哪些课程？

伦敦玛丽女王大学（Queen Mary）人工智能专业的课程旨在帮助你了解人工智能的基本概念。你将学习任何人工智能职位所必需的通用机器学习工具，以及与人工智能领域相关的具体实践和研究技能。通过定期练习和实践实验，你将获得使用深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）和深度强化学习（Deep RL）等尖端工具的经验，并有机会就你希望专攻的人工智能主题开展一个大型项目。以下是Queen Mary人工智能专业所包括的具体课程。

一、专业方向

人工智能（AI）理学硕士课程分为三个不同的方向。所有学习人工智能理学硕士的学生都将学习一套必修课程，掌握概率、统计、机器学习和深度学习的基础知识、社会中的人工智能概述以及人工智能和数据科学伦理与法规。因此，无论你选择哪个方向，都将学习以下内容：

1、分析背景下的概率和统计。

2、机器学习、统计模式识别、神经网络、聚类、线性和非线性回归与分类。

3、深度学习、人工和卷积神经网络。

4、搜索方法、进化计算、计算逻辑、知识表示和推理。

5、社会中的人工智能、人工智能和数据科学的伦理与法规，以及管理数据使用的法律框架。

人工智能专业的选修课程将分为三个方向。在迎新周期间，你将被要求根据自己的兴趣选择一个专业方向。

二、课程结构

- 四门必修课程

- 一个专业方向下的四门选修课程

- 10,000-15,000 字的必修论文/毕业项目

1、视觉与机器人技术方向（默认）

这个专业方向的课程探讨了近年来计算机视觉领域取得的重大进展以及机器人工程领域的技术现状。学生将学习图像处理、模式识别、机器人运动学、轨迹规划和神经科学。

• Semester A

- 机器学习

- 人工智能

- 应用统计学

- 计算机视觉导论

• Semester B

- 高级数字信息处理和决策中的伦理、监管和法律

- 深度学习与计算机视觉

- 高级机器人系统

- 认知机器人学

2、代理与创造力

这个专业方向的课程探讨了人工智能代理如何在复杂环境中做出智能决策，以及如何利用人工智能分析和生成音频、音乐、游戏设计、小说写作或艺术作品等领域的人工制品。学生将探索游戏中使用的一系列人工智能技术，如何将游戏用于人工智能研究，以及承担创造性责任的人工智能系统背后的哲学和科学。

• Semester A

- 机器学习

- 人工智能

- 应用统计学

- 游戏中的人工智能

• Semester B

- 高级数字信息处理与决策中的伦理、监管与法律

- 音频和音乐深度学习

- 交互式代理与程序生成

- 计算创造力

3、自然语言处理方向

这个专业方向的课程探讨了语音和语言处理技术的最新进展。学生将学习如何构建能够理解口语或书面语言的系统；如何对文本进行分类、分析和生成；如何从大量文本数据中进行情感分析和信息检索。

• Semester A

- 机器学习

- 人工智能

- 应用统计学

- 自然语言处理

• Semester B

- 高级数字信息处理和决策中的伦理、监管和法律

- 神经网络与深度学习

- 神经网络与 NLP

- 信息 R

以上就是Queen Mary人工智能专业所包括的具体课程。如果你在学习过程中遇到问题，可以立即和考而思的课程顾问联系。考而思随时能够安排专业的学术导师，为你提供一对一伦敦玛丽女王大学课程辅导。