课程题目：基于机器学习和深度学习的径流预测

"基于机器学习和深度学习的径流预测"是一门课程，其目标是教授如何利用这两种现代人工智能技术来进行水资源管理中的重要任务——径流（地表水流量）的预测。径流预测对于水资源调度、洪水预警、农业灌溉和环境保护等领域都至关重要。

在这门课程中，学生会学习的内容可能包括以下几个方面：

1. **基础知识**：介绍机器学习和深度学习的基本原理，如监督学习、回归分析、神经网络架构（比如卷积神经网络、循环神经网络）等。

2. **数据准备**：讲解如何收集、清洗、整理径流历史数据，可能涉及到遥感、气象站观测和其他环境因素的数据集成。

3. **特征工程**：学习如何从原始数据中提取有用的特征，以便模型能更好地理解影响径流的因素。

4. **模型选择与训练**：应用各种机器学习模型（如线性回归、随机森林、支持向量机）和深度学习模型（如LSTM或GRU），对比它们在径流预测上的性能。

5. **模型优化**：探讨超参数调整、正则化、集成学习等方法，以提高预测的精度和稳定性。

6. **案例研究**：通过实际项目实例，让学生将所学理论应用于解决具体的径流预测问题，如分析某个地区近期降雨情况下的未来径流趋势。

7. **评估与验证**：学习如何使用交叉验证、误差指标（如均方根误差RMSE）来评估模型的性能，并解释预测结果的不确定性。

课程结束后，学生应能够独立设计并实施一个基于机器学习或深度学习的径流预测模型，并理解和解释其工作原理。