AI-CS

编程课程进阶体系

编程基础强化模块

CSE 200课程构建完整的Java开发知识体系，从变量声明、流程控制到文件操作实现阶梯式能力提升。重点训练静态方法应用、用户交互设计及异常处理机制，特别强化面向对象编程中的类封装与继承特性。

教学模块涵盖八大基本数据类型操作、多维数组管理以及集合框架应用，通过实际项目案例掌握随机数生成、数学函数调用等技术细节。课程设计完全覆盖AP计算机科学考试大纲要求，同步融入现代IDE开发环境实战训练。

算法工程实践模块

CSE 300课程深入解析树形数据结构与图论算法，重点突破二叉堆实现原理、泛型编程设计及哈希映射机制。通过路径搜索算法对比，掌握戴克斯特拉算法在GIS系统中的应用，并完成动态规划在资源优化场景的实战训练。

课程设置包含优先队列构建、比较器设计等工程化内容，通过树形集合与哈希集合的对比实验，理解不同数据结构的适用场景。排序算法模块整合基数排序与快速排序的优化策略，培养算法时间复杂度分析能力。

智能系统开发模块

CSE 400课程构建人工智能技术栈，从马尔可夫决策过程到神经网络实现逐层深入。通过贝叶斯网络推理实验掌握概率建模方法，结合强化学习框架完成智能体训练。课程提供Python/Java双语言实现方案，重点解析隐马尔可夫模型在NLP领域的应用。

机器学习模块包含线性分类算法优化、特征工程处理等实战内容，通过MIRA算法改进提升分类模型准确率。神经网络章节详解感知机原理与反向传播机制，使用TensorFlow框架完成图像识别基础模型搭建。

课程技术对比