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人工智能系统和著名的人工智能示例基于形式逻辑。大多数数据科学方法直接源自统计学，而统计学又基于概率。这个领域（概率）也为最突出的现代人工智能和数据科学方法——机器学习奠定了基础。此外，学生还将了解复杂性估计和验证选项，以及数据处理系统的基本功能。学生将在本模块中实现以下学习目标：专业技能学生了解人工智能和数据科学的理论基础。他们能够应用这些。此外，他们可以设计、评估和改进软件概念和实现的性能。学生可以制定自己算法的数学细节，并可以使用这些细节来改进自己的实现。方法技能通过本模块获得的知识，学生能够掌握更高级的主题并独立研究它们。软技能学生可以从人工智能和数据科学的理论基础解释复杂的主题并评估他人的想法。
模块指南人工智能和数据科学
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