课程简介

人工智能是计算机研究领域的一个重要分支,通过算法控制能够使机器模拟人类智能，是现代工业必不可少的构成。机器学习是人工智能的核心基础。

本课程通过实用的案例，针对实际的日常工作任务，将机器学习算法深入浅出地进行介绍。通过学习，学生可以掌握使用Python代码构建一些核心的机器学习算法，并将其运用于策略性任务中，如分类、预测及推荐等。

课程适合的学习对象是对机器学习感兴趣的各专业研究生、本科生、专科生，需具有入门水平的计算机编程和数学基础。

课程目标

通过课程学习，学生能够掌握人工智能的基本概念和机器学习的基础知识。了解机器学习算法的类别、Python数据分析与处理、Python常用机器学习模块（Numpy, Pandas, Matplotlib, Wordcloud, OpenCV,  Scikit learn等）。在此基础上掌握K-近邻分类算法、K-均值聚类算法、智能推荐算法、回归算法、神经网络与深度学习的基本原理；并熟悉机器学习算法的应用，掌握解决常见科学问题的实验方法。

教材、参考书目或其他学习材料

教材：《Python机器学习》，刘艳，清华大学出版社，2021年11月出版。