《机器学习》课程标准.pdf

《机器学习》是一门专为人工智能技术服务专业的学生设计的专业核心课程，旨在培养他们在人工智能产品开发、系统运维、市场营销和技术支持等岗位上的专业技能。这门课程涵盖了从基础理论到实际应用的广泛内容，包括机器学习的基本概念、算法、数据处理和系统优化等多个方面。 课程的核心任务是通过实际项目学习，让学生掌握机器学习的关键算法，如回归分析、神经网络、支持向量机、聚类、降维以及大规模机器学习。学生在学习过程中不仅要理解这些算法的原理，还要能运用Python或MATLAB语言实现它们，具备编程和调试程序的能力。此外，课程还强调了问题分析和解决能力的培养，以及良好的职业道德和团队协作精神。 在知识目标上，学生需要了解机器学习的基本概念和应用领域，掌握成本函数和梯度下降算法，以及如何使用正则化防止过拟合。对于神经网络，学生需要理解其工作原理，并能应用高级优化方法。支持向量机和逻辑回归的关系、监督与无监督学习的差异，以及K均值算法的构建也是学习的重点。降维的重要性，尤其是主成分分析算法在数据压缩中的应用，是另一个关键知识点。在大数据机器学习方面，学生需要理解其特点，掌握相应的算法应用。 在能力目标上，除了理解并实现各种机器学习算法外，学生还需要能够阅读程序流程图，编写和调试程序，以及分析和解决程序故障。此外，他们应具备根据系统需求进行技术改造的能力，并能编制相关技术文件。 课程与前后课程紧密相连。前续课程如《C语言程序设计》和《Python语言程序设计》提供了编程基础，而《模式识别》和《边缘计算》则为学生提供了智能感知和边缘计算的基础。后续的《毕业设计与答辩》等课程则依赖于本课程奠定的专业基础。 教学内容分为7个单元，涵盖从机器学习概述到具体算法的深入学习，每个单元都结合理论与实践，确保学生既能理解理论，又能动手操作。课程还包含一个“机器围棋”案例展示，以直观地展示机器学习的实际应用，并通过期末闭卷考试来评估学生的学习成果。 《机器学习》课程是一门全方位、深入浅出的课程，旨在为学生在人工智能领域的职业生涯打下坚实的基础，培养他们的创新精神和实际操作能力，以应对快速发展的技术和行业需求。