大数据与人工智能选修课通常包括以下科目：
1. 数据结构与算法：这部分课程主要介绍数据的基本概念、数据结构（如数组、链表、树、图等）和算法（如排序、搜索、动态规划等）。学习这些内容可以帮助学生掌握数据处理和分析的基本方法，为后续的大数据处理和应用打下基础。
2. 计算机网络：计算机网络是互联网的基础，了解网络的工作原理和数据传输方式对于学习和应用大数据技术至关重要。课程可能包括TCP/IP协议、HTTP协议、DNS解析等。
3. 数据库原理：数据库是存储和管理大量数据的系统，了解数据库的基本概念、设计和实现方法对于处理大数据具有重要意义。课程可能包括关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis等）的原理和应用。
4. 分布式计算与存储：随着大数据的发展，分布式计算和存储成为解决大规模数据处理问题的重要手段。课程可能涉及分布式文件系统（如HDFS、Ceph等）、分布式计算框架（如MapReduce、Spark等）以及分布式数据库（如HBase、Cassandra等）的原理和应用。
5. 机器学习与深度学习：大数据与人工智能的结合离不开机器学习和深度学习技术。课程可能包括监督学习（如线性回归、逻辑回归等）、非监督学习（如K-means聚类、主成分分析等）、半监督学习和强化学习等。此外，还会介绍深度学习的基本概念、模型（如CNN、RNN等）和优化算法（如Adam、SGD等）。
6. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，用于分析和理解人类语言。课程可能包括文本预处理（如分词、去停用词等）、词向量表示（如Word2Vec、GloVe等）、语义分析（如依存句法分析、命名实体识别等）以及情感分析、机器翻译等应用。
7. 计算机视觉：计算机视觉是人工智能的另一个重要领域，用于处理图像和视频数据。课程可能包括图像处理（如滤波、边缘检测等）、特征提取（如SIFT、SURF等）、目标检测（如YOLO、SSD等）和图像分类（如CNN、UNet等）。
8. 推荐系统：随着互联网的发展，个性化推荐成为用户获取信息和服务的重要方式。课程可能包括协同过滤（如矩阵分解、用户-物品矩阵等）、内容推荐（如PageRank、余弦相似度等）以及混合推荐系统等。
9. 大数据分析工具与平台：除了理论课程外，大数据分析工具和平台也是大数据与人工智能选修课的重要组成部分。课程可能包括Hadoop生态系统（如Hive、Pig、Hbase等）、Spark生态系统（如Spark Streaming、Spark MLlib等）、Flink流处理框架以及实时数据处理平台（如Apache Storm、Apache Kafka等）的应用。
10. 数据可视化与报告：数据可视化是将数据以图形的形式呈现给人类，帮助人们更好地理解和分析数据。课程可能包括数据可视化工具（如Tableau、D3.js等）、数据报告编写（如Excel、PowerBI等）以及数据可视化的最佳实践等内容。
总之，大数据与人工智能选修课涵盖了从理论到实践的各个方面，旨在培养学生在大数据处理、分析和应用方面的综合能力。通过学习这些课程，学生将能够更好地理解和应对大数据时代的挑战，为未来的职业生涯做好准备。
