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机器学习及应用课程标准.docx
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2022-06-14
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《机器学习及应用》课程教学标准
学院(部) 系(教研室) 撰写人: 时间
一、课程概述
课程名称 机器学习及应用
MachineLearningandApplication
计算机网络技术、计算机应用技术、物联网技术等
课程性质
□ 其他
本课程是计算机网络技术、计算机应用技术、物联网技术等专业培养方案中的一门
专业拓展课程。机器学习及应用是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、
算法复杂度理论等多门学科,让计算机在非精确编程下进行活动的科学,使计算机具有
智能。在过去十年,机器学习促成了无人驾驶、高效语音识别、精确网络搜索及人类基
因组认知的大力发展。通过本课程的学习,培养学生综合运用各种所学知识,提升其分
析问题和解决问题的能力。
本课程将介绍机器学习及应用的基础知识和一些典型而常用的算法,主要包括:决
策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维、概率图模型、
深度学习初步;同时也为选修者提供一些进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计
算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等内容。
本课程适用于计算机应用技术、计算机网络技术和物联网技术等专业,主要面向应
用类机器学习职业岗位。这类岗位的市场需求量非常大,所有的互联网公司都设置了这
个岗位;零售、金融、电信和制造业等行业也有需求。本课程是上述专业培养方案中的
拓展课程,综合运用专业所学的编程、微积分、统计学等知识,培养学生分析问题和解
决问题的能力。
选修者的预备知识是 Python 程序设计、概率论、微积分和线性代数方面的课程,
具有一定的自学能力,能独立调试编程过程中的简单问题。其后续课程有数据挖掘、毕
业设计系统等。
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- msbayin2023-03-02简直是宝藏资源,实用价值很高,支持!
春哥111
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