课程设置和教学方式?

**课程名称：**人工智能与机器学习

课程课程码： CS231

课程时间： 周末 16:00 - 18:00

课程地点： 线上平台

课程目标：

• 了解人工智能和机器学习的基本概念。
• 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。

课程课程安排：

第一部分：人工智能基础 (10讲)

• 人工智能定义
• 人工智能历史
• 人工智能类型
• 人工智能应用

第二部分：机器学习基础 (10讲)

• 统计学习基本概念
• 概率分布
• 统计模型
• 决策树算法
• k-近邻算法

第三部分：机器学习算法 (20讲)

• 线性回归算法
• 逻辑回归算法
• k-均值算法
• 支持向量机
• 决策树算法
• 基于树的算法
• 基于网的算法

第四部分：机器学习应用 (10讲)

• 人工智能应用
• 图像识别
• 自然语言处理
• 数据预处理

第五部分：机器学习实践 (10讲)

• 使用 Python 和 scikit-learn 库进行机器学习
• 构建机器学习模型
• 评估模型性能

教学方式：

• 课堂讲授
• 线上练习
• 编程练习
• 讨论

课程材料：

• 线上平台上的课程视频
• 线上平台上的课程笔记
• 书籍：《人工智能与机器学习》

评估方式：

• 课堂参与
• 线上练习
• 编程练习
• 期末考试