主讲课程
01
人工智能与交叉应用导论
本课程介绍人工智能的基本概念、发展历史及其在各领域的交叉应用，帮助学生建立对AI的系统认识。
02
计算机图形学
介绍计算机图形学的基本原理、算法和应用，包括几何建模、渲染技术和图形系统等内容。
03
智能计算机图形学
结合人工智能技术与传统计算机图形学，探讨智能化图形生成与处理方法。
04
大模型原理与技术
深入探讨大规模语言模型的基本原理、架构设计和应用技术，包括transformer架构、预训练方法等。
05
Python程序设计与交叉应用
Python编程基础及其在数据科学、人工智能等领域的实际应用。
06
最优化模型与方法
介绍各类优化问题的数学模型及求解方法，包括线性规划、非线性规划等内容。