主要学习内容
专业基础课程：包括计算机基础，让学生掌握计算机的基本操作和原理；编程语言如Python，它是人工智能和大数据领域常用的编程语言，用于实现各种算法和数据处理任务；还有数学基础，如概率论、线性代数等，为后续的数据分析和模型构建提供理论支持。
人工智能相关课程：机器学习技术与应用，使学生了解机器学习的基本算法和模型；深度学习技术与应用，深入学习神经网络等深度学习模型，以及如何应用于图像识别、语音识别等领域；自然语言处理与应用，研究如何让计算机理解和处理人类语言，包括文本分类、情感分析等；计算机视觉技术与应用，学习如何让计算机“看懂”图像和视频，进行目标检测、图像分割等操作。
大数据相关课程：数据采集，学习如何从各种数据源采集数据，包括网络爬虫等技术；数据清洗，掌握对采集到的数据进行预处理，去除噪声、填补缺失值等；大数据库，了解Hadoop、HBase等大数据存储和管理系统；大数据分析与应用，运用工具和算法对大数据进行分析，提取有价值的信息；大数据可视化，将分析结果以直观的图表等形式展示出来。
就业方向
数据处理与分析方向：
数据标注师：负责对图像、文本、语音等数据进行标注，为机器学习和深度学习模型提供训练数据。
数据分析师：使用数据分析工具和技术，对采集到的数据进行清洗、转换和分析，为企业决策提供数据支持。
人工智能技术应用方向：
人工智能应用工程师：将人工智能技术应用于具体的业务场景，如开发智能客服系统、智能安防系统等。
人工智能模型训练师：根据业务需求，选择合适的机器学习或深度学习模型，进行训练和优化，提高模型的准确性和性能。
技术支持与运维方向：
人工智能售前/售后工程师：为客户提供人工智能产品和解决方案的咨询服务，解答客户疑问；在产品销售后，提供技术支持和维护服务。
人工智能平台运维工程师：负责人工智能平台的日常运维和管理，确保平台的稳定运行，包括服务器维护、软件升级等工作。
