p;- 人工智能与机器学习（部分专业）：神经网络、决策树、自然语言处理等基础算法。
四、实践与选修课
- 编程实践：通过项目（如学生管理系统、网站开发）巩固代码能力。
- 选修课方向：
- 网络安全：密码学、渗透测试、漏洞分析。
- 大数据：Hadoop、Spark框架，数据挖掘与分析。
- 移动开发：Android/iOS应用开发，跨平台框架（如Flutter）。
- 硬件开发：嵌入式系统、单片机编程（如Arduino）。
五、毕业设计
结合企业项目或学术课题，完成综合性开发（如AI应用、区块链系统）或理论研究，培养解决实际问题的能力。
不同学校的课程设置会根据专业方向（如计算机科学与技术、网络工程、人工智能）有所侧重，部分院校还会加入前沿技术（如云计算、区块链）的选修课，建议根据具体院校的培养方案进一步细化。
