纽约大学ai专业学什么

纽约大学（NYU）的AI专业课程体系综合了理论基础与实践应用，涵盖多个核心领域，具体学习内容如下：

一、核心课程模块

基础数学与理论

线性代数、概率与统计、微积分、优化算法等数学工具，为后续课程奠定基础。

通过《Essential Math for AI》等教材系统学习AI所需数学知识。

机器学习与深度学习

探讨监督学习、无监督学习、强化学习等算法，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、生成模型等。

实践项目涵盖图像识别、语音处理等应用场景。

计算机视觉与自然语言处理

计算机视觉：图像识别、目标检测、人脸识别等技术。

自然语言处理（NLP）：文本分析、机器翻译、情感分析等。

数据科学与大数据技术

数据挖掘、特征工程、大数据存储与处理，结合实际案例（如交通流量优化、医疗诊断）。

二、跨学科选修课程

应用领域专项课程 ：如医疗人工智能、机器人学、负责任的计算等。

行业导向课程 ：网络安全、游戏工程、交互式数据可视化等。

三、实践与项目

实验室项目 ：依托纽约大学工业研究实验室和医学院资源，参与医疗诊断、城市规划等实际项目。

夏校与竞赛 ：如AI创想夏校（IDEA Program），培养创新思维与创业能力。

四、其他关键领域

伦理与社会问题 ：探讨AI的伦理框架、隐私保护等社会影响。

前沿技术 ：关注量子计算与AI的结合、AI在可持续发展中的应用等新兴领域。

总结

NYU AI专业通过理论课程与实践项目相结合，培养学生在机器学习、深度学习、计算机视觉等领域的综合能力，并注重跨学科交叉（如医学AI、城市计算）。学生可根据职业规划选择方向，如数据科学、医疗健康、金融科技等。