Python+PyTorch人工智能算法实战与教学大纲详解

《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。