课程内容如何设计?

**课程名称：**人工智能与机器学习

课程目标：

• 了解人工智能的概念和技术
• 掌握机器学习算法的基本知识
• 运用机器学习算法解决实际问题

课程内容：

• 人工智能概念
  • 人工智能的历史
  • 人工智能技术的基本原理
  • 人工智能应用领域
• 机器学习算法
  • 监督学习算法 *线性回归 *逻辑回归
    • k近邻算法
  • 非监督学习算法
    • 聚类
    • 关联规则
  • 强化学习算法
    • 强化学习算法的类型
    • 深度学习
• 机器学习算法应用
  • 人工智能中的机器学习应用
  • 数据预处理
  • 模型训练
  • 模型评估

课程设计思路：

• **循序渐进的学习路径：**从人工智能概念到机器学习算法，逐步深入学习。
• **混合式学习：**结合理论知识和实践练习。
• **案例分析：**通过分析实际问题，讲解机器学习算法的应用。
• **互动学习：**通过在线活动、小组讨论和项目，提升学生的参与度。

课程评估：

• 课堂测试
• 编程作业
• 项目作业
• 期末考试

课程资源：

• 人工智能书籍
• 机器学习课程网站
• 机器学习开源项目

课程周期：

• 15周

课程目标人群：

• 计算机科学专业学生
• 数据科学专业学生
• 统计学专业学生
• 其他相关专业学生

课程设计理念：

• 课程设计以学生为中心，注重实践和应用。
• 课程内容应与行业需求密切相关，以提升学生的职业竞争力。
• 课程应提供学生多元化的学习选择，以满足他们的学习需求。