一、基础课程（必修）

高等数学

提供微积分、线性代数等数学工具，为算法和数据分析奠定基础。

线性代数

用于矩阵运算、特征值分析等，是计算机科学的核心课程。

概率与数理统计

用于数据分析、算法评估及人工智能领域。

离散数学

包含逻辑运算、图论等，是算法设计的基础。

计算机导论

介绍计算机基本原理、编程概念及软件工程基础。

二、核心课程（必修）

数据结构与算法

掌握数组、链表、树等数据结构及排序、搜索算法。

计算机组成与设计

了解CPU、内存等硬件组成及设计原理。

操作系统

学习进程管理、内存管理及文件系统原理。

计算机网络

掌握网络协议、路由原理及网络安全基础。

数据库系统原理

包括数据库设计、SQL语言及事务管理。

三、专业方向课程（选修）

人工智能与机器学习

基础课程包括线性代数、概率论，核心课程涵盖深度学习、强化学习等。

软件工程

覆盖软件开发生命周期、设计模式及测试方法，强调工程化实践。

网络安全与密码学

学习加密技术、身份认证及安全协议。

云计算与大数据

介绍分布式计算、Hadoop、Spark等框架及应用场景。

移动应用开发

以Android/iOS开发为核心，结合Java/Kotlin编程语言。

四、实践与拓展课程

编程竞赛与开源项目

提升算法实现能力及团队协作经验。

企业实习与项目实践

通过实际项目巩固理论知识，接触行业规范。

学术研究方向

如计算机视觉、自然语言处理等前沿领域。

五、其他重要课程

电路原理与电子技术（部分专业）：基础硬件知识。

数据库系统SQL：

掌握关系型数据库操作。

Linux服务器操作系统：网络设备配置与运维。

课程体系特点：

理论与实践并重，强调算法设计与系统实现能力；

涵盖计算机全链条知识，从硬件到软件、网络及应用开发；

选修课程丰富，支持跨领域方向发展。以上课程设置可根据具体院校或专业方向进行调整，建议结合兴趣和职业规划选择学习路径。