一、課程內容豐富且具挑戰

利物浦大學的數據科學和人工智能課程涵蓋眾多領域。從基礎的線性代數、微分計算、概率論和統計學，為學生奠定扎實數學基礎。

接著深入到數據挖掘算法與實際數據應用，包括現代編程語言、機器學習、深度學習等人工智能核心主題，以及大數據、網絡編程和生物啟發算法等。

二、可輔導課程全面

COMP517 - Programming Fundamentals(編程基礎)，幫助學生掌握編程基本技能。

COMP533 - Maths and Statistics for AI and Data Science(人工智能與數據科學的數學與統計學)，強化相關數學和統計知識應用。

COMP518 - Database and Information Systems(數據庫與信息系統)，深入學習數據庫管理和信息系統構建。

COMM752 - Big Data and Society: Foundations, Politics, and Policy(大數據與社會：基礎、政治與政策)，探討大數據與社會的關系。

COMP534 - Applied Artificial Intelligence(應用人工智能)，將理論知識應用于實際人工智能場景。

COMP519 - Web Programming(Web 編程)，掌握網頁編程技術。

COMM718 - Artificial Intelligence and Communication(人工智能與通信)，研究兩者之間的關聯。

COMP532 - Machine Learning and Bio-Inspired Optimisation(機器學習與仿生優化)，深入學習機器學習算法和仿生優化方法。

COMM754 - Big Data and Society: Algorithms and Platforms(大數據與社會：算法與平臺)，了解大數據算法和平臺在社會中的應用。

COMP575 - Computational Intelligence(計算智能)，探索計算智能前沿技術。

COMP527 - Data Mining and Visualisation(數據挖掘與可視化)，學會數據挖掘和可視化方法。

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