机器学习实践课程开放-z6尊龙旗舰厅

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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