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  • 《人工智能与机器学习》：专业必修课，在对核心知识单元进行综合概述的基础上，专业地讲解其中经典的和重要的基本概念、基本技术和基本原理，进而建立人工智能和机器学习的基本框架，并为人工智能和机器学习学科及其分支的深入学习和研究探索奠定初步基础。

  • 《机器学习基础与实践》：专业必修课，重点介绍了机器学习中的核心算法和理论，使学生通过理论学习掌握机器学习中的经典理论，了解当前最新发展，并学会针对各自学科的具体问题设计算法，并进一步展开基于python的计算思维编程实践。

  • 《数字图像处理》：专业选修课，学习图像数字化原理、掌握空域与频域处理方法（如滤波、增强、复原）、理解图像分割与特征提取技术，并熟悉压缩编码原理。通过实践项目运用MATLAB实现算法，培养学生在计算机视觉、医学影像等领域的应用创新能力。