计算机智能专业的课程主要分为以下几个部分：
公共必修课与通识教育课：
包括编程基础、计算机系统、算法概论、概率论、线性代数、多维微积分等。
数学与自然科学基础课：
涉及离散数学、线性代数、概率论与数理统计、微积分等。
数据结构与算法：
学习基本的数据结构和算法，如列表、栈、队列、树、图，以及排序、搜索、图算法等。
计算机组成原理：
探讨计算机的内部结构和工作原理。
计算机操作系统：
了解操作系统的基本概念，包括进程管理、内存管理、文件系统等。
程序设计基础：
深入学习各种编程语言的使用，如Python、C++、Java等。
最优化算法：
学习优化算法，如梯度下降、随机梯度下降、牛顿方法等。
计算机视觉与模式识别：
学习如何处理和理解图像和视频数据，包括图像分类、目标检测、图像生成等技术。
自然语言处理：
学习如何处理和理解人类语言，包括文本分类、情感分析、机器翻译等技术。
计算机网络：
学习基本的网络协议和网络通信原理。
数据库原理及应用：
学习如何设计和管理数据库，以便有效存储和检索数据。
机器学习：
深入学习机器学习算法和模型，掌握常见的机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
分布式并行计算：
学习如何利用多台计算机进行并行计算。
数字逻辑：
学习数字电路和逻辑设计。
脑与认知科学：
了解大脑和认知科学的基本原理，有助于理解人工智能中的智能行为。
人工智能原理：
学习人工智能的基本概念、历史和发展趋势。
智能机器人：
学习如何设计和实现智能机器人系统。
智能游戏：
学习如何开发智能游戏，涉及游戏设计、人工智能算法应用等。
实践类课程：
如电工实习、边缘计算和数据库原理等，帮助学生将理论知识应用于实际操作中。
前沿算法研究：
进行计算机人工智能专业相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。
建议：
基础知识：首先打好数学和计算机科学的基础，掌握编程语言和算法设计。
核心课程：深入学习人工智能的核心课程，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
实践应用：通过实验室项目和实际应用，培养解决实际问题的能力。
持续学习：关注最新的技术动态，持续学习和更新知识。