Python+PyTorch人工智能算法实战与教学大纲详解
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《人工智能算法及实战(Python+PyTorch)》是一门针对数据科学与大数据技术专业的本科和研究生选修课程,旨在深入理解机器学习、数据挖掘和深度学习的基础知识。课程强调理论与实践相结合,理论部分包括30学时的理论教学,如线性代数、数学分析、数理统计和机器学习原理,而实验部分则有24学时,涉及专业实习和数据库知识,如MySQL和深度学习框架PyTorch。 课程性质上,它不仅教授Python编程基础,特别是Python3的使用,还会着重讲解Python3与Python2的区别,以及如何在不同操作系统(Windows、MacOS和CentOS7)上安装和配置Python环境。学生将学习到Python的基础内容,如数据类型、数据结构、条件判断和循环等,并掌握基本的NumPy、SciPy、pandas等科学计算库。 课程的核心内容是人工智能算法,学生将学习和掌握诸如kNN、k-means和PCA等常见机器学习算法,以及如何使用PyTorch实现深度学习的算法。课程强调算法原理的理解和代码实现,而不是单纯依赖现成的库函数,以便学生能从底层理解和掌握算法的运作机制。 通过本课程,学生期望能够系统地掌握人工智能算法的理论与实践,为今后在人工智能领域的工作和研究打下坚实基础。课程的目标不仅是提升学生的编程技能,更重要的是培养他们运用所学知识解决实际问题的能力,以及深入理解算法背后的数学原理。 在教学过程中,课程分为多个章节,第一章是准备工作,旨在为后续学习奠定坚实的基础。通过本章,学生会建立起对Python语言的全面认识,从而更好地应对后续的算法学习和项目实践。 这门课程是一门结合理论与实践的实战课程,旨在培养学生的编程技能、算法理解能力以及将这些技术应用于解决实际问题的能力,是数据科学和人工智能领域的重要学习资源。
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