大数据与人工智能选修课程通常包含以下科目和内容要求：
1. 数据科学导论：介绍数据科学的基本概念、方法和工具，包括数据采集、处理、分析和可视化等。
2. 机器学习基础：学习机器学习的基本理论和方法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
3. 深度学习原理：深入理解深度学习的基本原理和技术，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
4. 自然语言处理（NLP）：研究文本数据的处理方法和技术，包括词向量表示、情感分析、机器翻译和语音识别等。
5. 计算机视觉：研究图像和视频数据的处理方法和技术，包括图像分类、目标检测、人脸识别和图像分割等。
6. 推荐系统：学习如何根据用户的兴趣和行为，为用户推荐相关的信息或产品。
7. 大数据技术：学习大数据的基本概念、技术和工具，包括分布式计算、存储、查询和分析等。
8. 数据挖掘与数据分析：学习如何从大量数据中提取有价值的信息，包括聚类分析、关联规则挖掘和预测分析等。
9. 数据安全与隐私保护：学习如何在收集、存储和使用数据的过程中保护用户的隐私和安全。
10. 大数据应用案例分析：通过实际案例，了解大数据在各行业中的应用，如金融、医疗、零售和交通等。
11. 项目实践：学生需要选择一个实际问题，进行数据收集、处理、分析和可视化，并撰写报告。
12. 课程作业和考试：学生需要完成指定的作业和参加期末考试，以评估他们的理解和应用能力。
这些科目和内容要求旨在帮助学生全面了解大数据与人工智能的基本概念、方法和工具，以及它们在实际中的应用。通过学习这些课程，学生可以掌握数据分析、机器学习和人工智能的基本技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。
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