机器学习教学大纲-他人
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《机器学习》课程教学大纲
英文课程名
Machine Learning
总 学 时
48
学 分
3
课程编码
226303
理论教学学时
36
适用专业
计算机科学与技术、数字媒体技术、物联网工程、软件工程、网络工程等
课程类别（请注明选修或必修）
通识课程
实践
教学
学时
实验学时
先修课程
概率论与数理统计
程序设计基础等
大类基础课程
上机学时
12
专业基础及专业课程
必修
其它
***（部）
计算机科学与***
一、课程的性质和教学目标
课程性质：
机器学习是使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学，是人工智能领域的核心技术，是计算机科学技术最前沿的研究领域之一。《机器学习》是计算机科学与技术、大数据与人工智能、信息安全等专业本科生的一门专业基础必修课程。本课程主要介绍目前主流的机器学习理论、方法及其前沿应用。
教学目标：
了解机器学习研究领域的发展现状和研究前沿
掌握机器学习的基本概念、原理和方法
能够将机器学习算法应用到文字理解、计算机视觉、音频识别、数据挖掘等某一领域。
该课程的目标是掌握机器学习的理论和方法，熟悉机器学习在本专业应用的研究前沿和热点。该课程讲述了机器学习基本概念、统计学基础、决策树与分类、聚类分析、神经网络、贝叶斯网络、支持向某某、进化计算、文本分析等经典的机器学习基础知识，以及分布式机器学习算法、深度学习等前沿内容。本课程将理论教学与实践相结合，培养学生理论联系实际与创新能力。通过教学案例使学生理解不同的机器学习算法在不同专业领域的选择与应用。通过单独设立实验上机，巩固和加深学生对于不同机器学习算法的理解，提升学生的创新能力和动手实践能力，使学生能够在实际项目的研究中运用机器学习算法，为学生从事人工智能相关工作打下坚实的基础。
二、课程教学方法设计
本课程以课堂教学为主，结合课内实验与课外自学、课堂讨论、分组大作业。
课堂教学主要讲解机器学习算法理论，结合实际应用案例讲解不同机器学习算法的应用，加深学生学生对及机器学习算法的理解和应用场景，同时，结合最新的机器学习相关研究成果，启发学生深入思考如何在经典算法的基础上提出创新，应用于不同的领域场景。
要求学生在课堂理论学习的基础上，通过上机实验，巩固对理论算法的理解，锻炼学生对于建立机器学习模型在各个环节上的动手能力。同时，在课外通过自学，完成前沿机器学习算法的网络资料与科技文献检索，加深对课堂理论和实验应用的理解，提升自学能力。
分组大作业要求学生以小组为单位，运用课堂知识，分工合作，在已学习的机器学习算法上适当创新，以解决一个实际应用。大作业内容一般以实际生产实践中所遇到的问题为主，通过该方式可有效的提升学生学以致用的能力。
课程教学内容及学时分配
1．理论教学安排
序号
章节或知识模块
教学内容
学时分配
能力培养
教学要求
素质培养
教学要求
学生任务
作业要求
自学要求
讨论
1
第1章
机器学习概述
1．机器学习简介
2．机器学习、人工智能和数据挖掘
3．典型机器学习应用领域
4．机器学习算法
5．机器学习的一般流程
2
理解机器的基本概念、研究内容，了解其发展历史及主要流派，理解机器学习和人工智能、数据挖掘的关系，了解机器学习的应用领域。把握典型的机器学习算法分类和一般流程。
对机器学习有初步认识，开阔学生思路，为以后学习和应用奠定基础。熟悉本专业的前沿 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 、流程和编码策略。能够针对创新点开展切实有效的理论和应用研究。
能利用遗传求解函数优化问题。
参考实验系统给出的遗传算法核心代码，用遗传算法求解TSP的优化问题，分析遗传算法求解不同规模TSP问题的算法性能。
5
卷积神经网络实现人脸识别分类
4
验证
1
理解卷积神经网络的实现流程。能够针对创新点开展切实有效的理论和应用研究。
掌握卷积神经网络的实现方法，并应用于人脸识别。
参考实验系统给出的ResNet网络，实现人脸识别分类，并对比不同参数对网络性能提升的影响，包括：网络层数、学习率、batch size等。利用已有模型进行迁移学习，对比识别率的变化。
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