人工智能碩士課程將幫助您為人工智能轉型和跨行業就業做好準備。課程涵蓋的主題包括深度學習、知識表示和推理、現代優化技術、語言理解、人工智能的作用、其倫理道德以及對組織、社會和世界的影響。通過在海馬課堂進行1V1課程輔導，學生會擁有在 AI 中實施道德規范和提供最佳實踐的專業知識。

一、輔導成果

成功完成本課程后，您將能夠：

1.通過組織分析與數據和計算資源相關的人工智能和機器學習系統的生命周期。

2.將人工智能、機器學習與數據分析領域的主要理論與創新應用于選定的特色問題，并注重社會效益。

3.在新的應用領域規劃一個基于人工智能的項目，展示對人工智能系統生命周期及其要求的了解。

4.調查、分析、記錄和傳達全球組織發展人工智能能力的核心問題和要求。

5.展示與高級專業實踐相一致的人工智能應用的深度和復雜程度。

6.審查、管理和評估基于AI的項目，并通過團隊合作完成項目。

7.回顧、綜合、應用和評估當代人工智能理論。

8.記錄人工智能中的倫理道德，并傳達隱私和安全方面的倫理和法律問題和規范，以及在應用和開發人工智能的實踐方面對社區有影響的其他領域。

二、輔導內容

1.FIT9132 - 數據庫簡介

本單元將通過關系數據庫技術介紹組織中的數據管理概念。將涵蓋關系模型的理論基礎、分析和設計、使用 SQL 實現關系數據庫。

2.FIT9136 - Python 中的算法和編程基礎

本單元介紹 Python 編程和數據結構與算法的基礎知識，包括它們在 Python 中的設計、分析和實現。

您將體驗使用現代編程語言中廣泛使用的數據結構和算法的 Python 實現來解決簡單問題。本單元涵蓋的主題是編程基礎知識，包括 IO、控制結構和面向對象編程的概念;數據結構和算法，包括列表、堆棧、隊列、樹、遞歸和搜索/排序算法。

3.FIT9137 - 計算機體系結構和網絡簡介

本單元向學生介紹計算機系統的基礎知識，重點介紹兩個模塊：模塊 1(計算機架構和現代操作系統)和模塊 2(網絡技術)。模塊 1 涵蓋：CPU、內存、存儲和外圍設備;操作系統基礎知識。模塊 2 涵蓋：TCP/IP 分層協議;WAN 和 LAN 網絡基礎知識;網絡間和傳輸協議;計算機和網絡安全的基本概念。

4.MAT9004 - 數據科學和人工智能的數學基礎

計算和統計的基礎數學主題，包括樹和其他圖形、組合計數、初等概率論原理、線性代數以及一元和多元微積分的基本概念。

5.FIT5047 - 人工智能基礎

本單元介紹設計智能軟件系統的主要問題和方法，包括自動搜索方法、知識表示和推理、規劃、不確定性推理、機器學習范式和進化算法。

6.FIT5125 - IT 研究方法

本單元旨在幫助您做好在行業 IT 環境中開展研究的準備。它廣泛涵蓋了當代 IT 專業人員在評估產品、開展研發和規劃產品功能開發時應承擔的各種責任所涉及的問題、概念、方法和技術。它向您介紹了主要的研究范例、研究設計原則、研究倫理以及適合 IT 行業研究的數據收集和分析方法和技術。

海馬課堂專業課程輔導

1.擁有4000+嚴選碩博學霸師資。針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師。

2.根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。

3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。