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人工智能与机器学习

课程代码:QZ061030

课程负责人: 王廷蔚
共建教师:
课程建设:校级优质课程 开课学院:信息科学与工程学院

开课时间:2020年11月18日 学习人数:1人
有效时间: 永久有效 评分:
课程简介

本课程的教学目标为:

(1)培养研究生利用人工智能和机器学习理论进行研究的基本素养;

(2)了解国内外人工智能和机器学习的最新进展、研究成果与发展趋势;

(3)学会运用人工智能和机器学习的思想去思考和研究问题;

(4)掌握一些具体的、基本的人工智能和机器学习算法。

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教学大纲

(一)人工智能基础
1. 概论:基本概念、过程、方法、应用案例;特征向量和特征空间

2. 数学基础:模糊数学和数理逻辑

3. 知识表示

4. 推理理论(经典推理和不确定推理)

5. 搜索理论

(二)数据基础
1. 数据分析与数据挖掘介绍
2. 数据类型,属性与度量,数据集的类型; 数据质量,测量、收集和
应用问题;探索数据,汇总统计,可视化;数据预处理
(三)机器学习基础
1. 相似性度量
2. 分类器定义,决策树模型,分类器评估
3. 基于规则的分类器与最近邻分类器
4. 概率分类器
5. 人工神经网络,支持向量机
6. 分类器集成技术
7. 无监督学习和深度学习
8. 无监督贝叶斯学习
9. 准则函数、 k 均值聚类、模糊 c 均值聚类,层次聚类、基于密度估计的聚类算法
10. 模式识别经典内容选讲
11. 机器学习前沿讲座

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教学团队

请输团队成员共5人,均具有博士学位;团队成员具有一年以上国外留学或者访学经历人员有4人,每人每年平均参加国际会议2次。入介绍