埃克塞特大学人工智能与数据科学专业是专为那些有兴趣学习数据科学的理论和实践技能，同时发展人工智能高级技能的学生设计的。学生可以学习计算机视觉、知识表示、生物启发计算和优化等领域的专业知识，并利用现有的科学和/或数学知识，探索支撑数据科学应用的基本数学和计算技术，同时了解具体应用，例如网络分析、文本分析和机器视觉，以及数据使用的管理和道德方面。对于想提前进行课程预习的新生来说，就不得不先了解一下该专业所提供的核心课程了。

1、数据科学导论

学生将了解广泛且快速发展的数据科学领域。课程将介绍与数据科学相关的核心能力和应用领域，包括数据处理和可视化、机器学习、统计建模、社交网络分析、文本挖掘。学生还将探索数据科学改变商业和社会的方式，并了解数据科学的道德和治理方面。实践练习、个人学习和小组工作将巩固学生的学习，并为以后的学习奠定基础。

2、数据科学基础

学生将从线性代数和概率中学习基本的数学技巧。同时还将发展专门针对数据分析的编程技能，包括如何应用所学的数学技术作为计算数据分析程序的一部分。还包括与数据科学和大型数据集处理直接相关的其他计算方法，如python的数据分析和加速大型计算的优化技术。

3、机器学习

本课程将为学生提供机器学习、模式识别、分类、归类和概念获取的理论和应用的全面基础。因此，课程特别适合计算机科学、数学和工程专业的学生以及任何在概率和编程方面有一些经验的学生。

4、从数据中学习

本课程将向学生介绍从数据中学习的机器学习方法。学生将从理论的角度了解主要的学习范式，并通过一系列的研讨会获得实践经验。课程将强调处理真实数据，学生将使用、修改和编写软件来实现学习算法，了解减少大型数据集的维度以促进可视化和理解的方法，并获得相应的经验。

5、数据科学研究项目

学生将研究数据科学中的一个研究问题，运用所学的工具和技术来研究数据科学的一个新方面。这是一个独立的项目，由相关领域的专家指导，最终完成一篇论文，描述研究及其结果。研究主题可以从数据科学的广度中选择，项目可能包括理论分析以及实际的软件实现。

综上所述，埃克塞特大学人工智能与数据科学专业的同学会在学术导师的支持下，开展一个研究项目。完成项目的过程中，同学将发展自己感兴趣的特定领域的技能，并追求自己的想法。同学如果能提前做好预习准备工作，那么后续课程及项目的学习和研究会更加顺利。