课程介绍：本课程介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别。主题包括: (一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。(二)无监督学习 (聚类,降维)。(三)在机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;在机器学习和人工智能创新过程)。通过使用大量的案例研究,学习如何运用机器学习算法构建智能机器人(感知,控制),文本的理解(Web搜索,反垃圾邮件),计算机视觉,医疗信息,音频,数据挖掘等。 本课程引入Mooc教学的方式，采用线上线下结合的教学方式，课下在线Mooc课程学习+课堂翻转学习研讨+项目实战三者结合，提高学习的自主性、灵活性，培养学生在机器学习领域的实战能力。学生通过观看Mooc学习视频，完成线上作业和任务，同时在课堂中对线上学习中的问题进行研讨，基于此完成课程的实战项目。在Mooc课程内容上，把对算法与数学式的推导，以“解决问题”的过程方式呈现。在课堂教学研讨过程中，将对Mooc课程内容中的问题进行进一步的研究讨论，进而结合实战项目进行演练。
上课时间：2024-04-08:翠三教307;2024-03-11:翠三教307;2024-05-01:翠三教307;2024-04-29:翠三教307;2024-03-18:翠三教307;2024-04-24:翠三教307;2024-04-01:翠三教307;2024-04-17:翠三教307;2024-03-27:翠三教307;2024-03-25:翠三教307;2024-03-13:翠三教307;2024-04-22:翠三教307;2024-04-03:翠三教307;2024-03-20:翠三教307;2024-04-10:翠三教307;2024-04-15:翠三教307
授课教师：孙晓
开课学年：2023-2024
开课学期：春学期
课程号：0571122B
学分：3.0
课程类型：本科生课程
是否精品课程：否
选课人数：50
课时：40.0