大数据与人工智能选修课的内容通常包括以下几个方面：
1. 大数据基础理论：介绍大数据的基本概念、特点和应用领域，包括数据存储、数据处理、数据分析等方面的知识。学习如何使用大数据工具和技术进行数据采集、清洗、转换和分析等操作。
2. 数据挖掘与机器学习：深入学习数据挖掘技术，包括分类、聚类、关联规则挖掘等方法，以及机器学习算法的原理和应用。了解如何使用机器学习模型对数据进行预测和分类，以及如何利用机器学习技术解决实际问题。
3. 人工智能基础知识：介绍人工智能的发展历程、主要分支和关键技术，包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。学习如何使用神经网络和机器学习算法实现智能任务，如图像识别、语音识别、自动驾驶等。
4. 大数据平台与工具：学习主流的大数据平台和工具，如Hadoop、Spark、Hive等，了解它们的架构、功能和应用场景。掌握大数据存储、计算和可视化等方面的技术和方法。
5. 人工智能应用案例分析：通过分析实际案例，了解大数据与人工智能在金融、医疗、交通、零售等领域的应用情况，探讨如何将大数据和人工智能技术应用于解决实际问题。
6. 数据安全与隐私保护：学习数据安全和隐私保护的重要性，了解常见的数据泄露和攻击手段，以及如何采取有效的数据安全措施。
7. 项目实践与案例分析：通过参与实际项目，将所学知识和技能应用到实际问题中，提高解决问题的能力。同时，通过对典型案例的分析，加深对大数据与人工智能在实际工作中的应用理解。
8. 课程设计与论文写作：根据课程要求，完成相关的课程设计和论文写作任务，培养独立思考和创新能力。
总之，大数据与人工智能选修课旨在帮助学生掌握大数据与人工智能的基本理论、关键技术和应用方法，培养学生的实践能力和创新精神，为未来的职业发展奠定基础。
