AI设计专业的大学课程通常包括以下几个方面：

基础课程

数学：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等。

物理：基础物理概念和原理。

计算机科学基础：编程语言（如Python、Java）、数据结构与算法、操作系统等。

专业课程

人工智能基础知识：人工智能导论、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。

交互设计：交互设计原理、方法及工具。

UI/UX设计：UI/UX设计原理、标准和技术。

广告设计：广告设计流程、原则和标准。

视觉传达设计：视觉传达设计原理、要素和方法。

拓展课程

先进机器人控制、 认知机器人、 机器人规划与学习、 仿生机器人、 群体智能与自主系统、 无人驾驶技术与系统实现、 游戏设计与开发、 计算机图形学、 虚拟现实与增强现实等。

实践与应用

实际项目：参与实际项目，如AI算法在现代爱情中的应用、AI生成的新闻内容、电商平台的智能推荐等。

编程实践：通过编程实践来巩固和应用所学知识。

特色课程

“AI+”专业特色课程，如“人工智能赋能创造力”。

综合课程：如“AI-BEST”课程体系，包含AI-Basic（基础）、AI-Essential（核心）、AI-Subject（进阶）、AI-Thematic（主题）课程。

伦理与科学课程群：如认知与神经科学课程群、人工智能伦理课程群。

跨学科课程：结合线下与线上教学，形成通识教育与专业技能的有机融合。

特定学院课程：如林林艺术设计学院的人工智能本科证书课程、约克学院的数字艺术与人工智能学士学位课程、佩斯大学的人工智能硕士课程。

实践与创新课程

生成式人工智能基础与实践、 人工智能临床研究方法、 数据科学入门、 特定领域的AI课程（如AI在医学影像的应用、AI考古、AI在电商平台的智能推荐）。

这些课程旨在培养学生的创造力、技术能力、实践能力和对AI伦理问题的认识。建议选择与自己兴趣和职业规划相关的课程，同时积极参与实践项目，以积累实际工作经验。