课程内容如何设计?
**课程名称:**人工智能与机器学习
课程目标:
- 了解人工智能的概念和技术
- 掌握机器学习算法的基本知识
- 运用机器学习算法解决实际问题
课程内容:
-
人工智能概念
- 人工智能的历史
- 人工智能技术的基本原理
- 人工智能应用领域
-
机器学习算法
- 监督学习算法
*线性回归
*逻辑回归
- k近邻算法
- 非监督学习算法
- 聚类
- 关联规则
- 强化学习算法
- 强化学习算法的类型
- 深度学习
- 监督学习算法
*线性回归
*逻辑回归
-
机器学习算法应用
- 人工智能中的机器学习应用
- 数据预处理
- 模型训练
- 模型评估
课程设计思路:
- **循序渐进的学习路径:**从人工智能概念到机器学习算法,逐步深入学习。
- **混合式学习:**结合理论知识和实践练习。
- **案例分析:**通过分析实际问题,讲解机器学习算法的应用。
- **互动学习:**通过在线活动、小组讨论和项目,提升学生的参与度。
课程评估:
- 课堂测试
- 编程作业
- 项目作业
- 期末考试
课程资源:
- 人工智能书籍
- 机器学习课程网站
- 机器学习开源项目
课程周期:
- 15周
课程目标人群:
- 计算机科学专业学生
- 数据科学专业学生
- 统计学专业学生
- 其他相关专业学生
课程设计理念:
- 课程设计以学生为中心,注重实践和应用。
- 课程内容应与行业需求密切相关,以提升学生的职业竞争力。
- 课程应提供学生多元化的学习选择,以满足他们的学习需求。