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注册人工智能工程师需要掌握的核心课程如下：
1. **人工智能基础或人工智能导论**：建立对AI领域基本概念、原理和全貌的认知。
2. **机器学习**：深入理解机器学习的理论和实践。
3. **深度学习**：掌握深度学习的最新进展和应用。
4. **智能芯片与系统**：为AI提供算力支持。
5. **信号处理与智能感知，图像处理与机器视觉，自然语言处理**：为AI提供感知环境的能力。
6. **智能机器人**：为AI提供执行能力的“身体”。
7. **物联网**：将AI从单智能体装置拓展到多智能体系统。
8. **计算机视觉应用开发**：掌握计算机视觉的相关理论和应用开发技能。
9. **深度学习应用开发**：专注于深度神经网络的设计与实现，用于图像识别、自然语言处理等领域。
10. **自然语言处理应用开发**：开发聊天机器人、文本分析系统和翻译软件。
11. **智能语音处理及应用开发**：涉及语音识别和语音合成等技术的应用开发。
12. **人工智能系统部署与运维**：学习如何部署和维护人工智能系统。
13. **人工智能综合项目开发**：综合运用所学知识进行项目开发。
这些核心课程为注册人工智能工程师提供了必要的理论基础和实践技能，帮助他们在人工智能领域内胜任各种技术岗位。