机器学习技术及应用 陈旭东
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉科学,也是人工智能技术的核心。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能;特别是如何从数据或者以往的经验中学习,使之不断改善自身的性能。近年来,机器学习技术在自然语言处理、语音识别、图像识别、手写字符识别、金融数据分析等等领域得到了十分广泛和成功的应用。1. 通过本门课程的学习,使学生了解机器学习的基本概念、应用背景;掌握各类机器学习算法的基本原理;培养学生学会分析研究计算机处理的数据对象的特性,以便选择适当的机器学习算法和模型解决实际问题。2. 本课程的学习过程也是进行数据分析和复杂程序设计的训练过程。通过对具体机器学习算法和应用案例的研究,进一步锻炼学生的动手能力,培养学生解决实际问题的能力。
《机器学习技术及应用》是计算机类专业的核心课程之一,也是基础课程之一, 在整个课程体系中起专业基础技能训练功能,它的先修课程包括《Python程序设计》、《面向对象程序设计》等。机器学习是人工智能方向最核心的课程,要求学生掌握机器学习的经典算法。该课程要求学生对概率论、线性代数有较好的先期掌握。主要分为以下几个方面:
1.理论推导与方法讲解相结合:使学生知其然,知其所以然
2.注重实例的教学方式:从激发学习兴趣角度出发,多讲解一些经典有趣的实例,通过实例建立起与教材知识点清晰的内在联系,既能锻炼学生的逻辑思维能力,亦可促进学习兴趣的提高。
3.直观生动的动画辅助演示:对核心概念和方法,辅以动画进行直观演示,使基本原理和概念得到高效理解,进一步激发学习兴趣并真正做到学有所获。
4.注重能力评价的考核方式:注重对学生独立思考、创新意识和解决问题能力的锻炼和培养。为此,课程考核主要采用考察方式,将学生视为课程教学的主体,以学生为中心建立自主、合作、探究的学习模式。
序号 | 项目(模块) | 工作任务 | 学时 |
1. | 1.1 新闻标题分类 | 开发《新闻标题分类程序》 | 4 |
2. | 1.2 猫狗图片分类 | 开发《猫狗图片分类》 | 6 |
3. | 1.3图像分割识别 | 开发《汽车类型识别》 | 6 |
4. | 1.4泰坦尼克号数据分析与预处理 | 开发《泰坦尼克号数据分析与预处理》 | 12 |
5. | 1.5良/恶性乳腺癌肿瘤预测 | 开发《良/恶性乳腺癌肿瘤预测》 | 8 |
6. | 2.1波士顿房价预测 | 开发《波士顿房价预测》 | 6 |
7. | 2.2手写体数字聚类 | 开发《手写体数字聚类》 | 12 |
8. | 2.3人脸特征降维 | 开发《人脸特征降维》 | 6 |
9. | 2.4在线旅行社酒店价格异常检测 | 开发《在线旅行社酒店价格异常检测》 | 6 |
10. | 2.5商标识别 | 开发《商标识别》 | 6 |
11. | 2.6鸢尾花分类 | 开发《鸢尾花分类》 | 12 |
12. | 机动 | 6 | |
13. | 1.选题 | 完成课程设计项目 | 30 |
14. | 2.需求分析与系统设计答疑 | ||
15. | 3.系统开发 |