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人工智能与机器学习

  • 理论课程 32 学时
    上机操作 16 学时
  • 适用专业:非计算机专业
  • 832 人学过

人工智能与机器学习

  • 适用专业:非计算机专业
  • 理论课时:32
  • 上机课时:16
832 人学过

课程简介

课程整体介绍了机器学习的概念,python的编程方法,从算法的角度出发,将常见分类、回归、聚类、推荐等典型算法,运用理论结合实践的方法进行课程讲解。最后对深度学习的知识进行的讲解和说明。

课程目的

本课程主要面向非计算机专业的本科学生,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,通过对丰富应用案例的详细讲解,引导学生掌握主流机器学习模型的思路、基本数学原理与实践用法;熟悉并掌握当下流行的机器学习和数据处理的各种工具;学习如何使用机器学习技术解决现实中各行各业遇到的数据分析等问题。

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课程章节

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预备知识

数学:微积分、导数

线性代数:向量、矩阵、矩阵乘法

概率:条件概率、联合概率、贝叶斯公式

程序设计:基本的Python,其它编程语言的基础也可

考核办法

平时(70%):上机作业:70%,独立完成

综合实践项目:30%,分小组完成

期末(30%):闭卷考试

参考教材

  • 周志华,机器学习,清华大学出版社,2016.
  • Peter Harrington, Machine Learning in Action, Manning Publications, 2012.
  • Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, Python Machine Learning (2nd edition), Packt Publishing, 2017.
  • Andreas C. Mueller, Sarah Guido, Introduction to Machine Learning with Python, O’Reilly Media, 2016.
  • Jake VanderPlas, Python Data Science
  • Handbook:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

中国人民大学

中国人民大学位列国家首批“双一流”(A类)、“211工程”、“985工程”,是一所以人文社会科学为主的综合性研究型全国重点大学。被誉为“人民共和国建设者”的摇篮、人文社会科学高等教育的重镇。
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