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机器学习实践课程开放

欢迎使用和指导。

网址:https://www.educoder.net/paths/ygpm7bqe

用对象: 本课程深入浅出,以实际应用的项目作为案例,注重培养学生项目工程思维与实践操作能力。此外,课程内容涵盖机器学习的基础算法等,主要包括统计学习基础、可视化、常用的分类算法、文本分析、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、生成对抗网络、电子推荐系统等理论。学习本课程需要具备一定的 Python 编程基础,了解机器学习、深度学习的基本概念,掌握编程开发技巧。

考核方式: 本课程采用“案例讲解+实践”的创新模式,将思路讲解和案例实战嵌入在线实训中,每一讲都围绕具体问题展开。在考核方式上,贯穿于整个教学活动的不同环节采用以实训任务为主。

预期目标: 学生在完成本课程的学习后将能够掌握以下能力:

  • 常见的机器学习及深度学习的算法
  • 机器学习、深度学习常见算法解决实际问题的总体思路
  • 运用机器学习、深度学习算法解决具体问题的基本能力
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