《机器学习》课程项目实践方案研究
◆苏向东 刘娜
（1.内蒙古大学计算机学院 内蒙古 010021；
2.河套学院数学与计算机系 内蒙古 015000）
随着智能时代的到来，人工智能技术研究被确立为国家发展战略，人工智能技术人才的培养工作受到国内高等院校广泛关注。作为人工智能领域的研究热点，机器学习主要讲解设计和优化人工智能模型的原理和方法，使应用模型具备类似人类的智能，从而将该模型应用于计算机系统和平台，完成现实生活中的分类、回归、序列生成等预测和决策任务。由此可见，机器学习是人工智能所依赖的重要基础，是各类智能化应用的核心构成，是实现智能化应用的主要途径。随着机器学习理论的快速发展，其已经被大规模应用于工业生产和社会生活的多种智能化平台和信息系统，推动了相关行业和产品技术改造升级，带来了巨大的经济价值和社会价值。目前，《机器学习》课程受到高等院校重点关注，已经成为人工智能相关方向学生的主干课程，掌握相关理论和原理的人才备受企业和行业青睐。
《机器学习》课程中很多算法都融合了矩阵论、凸优化、微积分、信号处理、程序设计等学科基础知识，并在不断发展中汲取其他学科领域的发展成果，要求学生具有扎实的数学基础和良好的高级语言程序设计能力。《机器学习》原理和方法能够为实际问题提供解决方案，可以被直接被应用于信息系统中，提升相关系统的智能化水平。
由于《机器学习》课程具有理论基础要求较高、涉及专业知识面广、课程学时紧凑等特点，单纯课堂授课模式缺乏项目实践活动，学生仅仅记住了理论原理，未能参与具体项目实践活动，缺乏解决实际应用问题的能力，降低了课程教学效果。因此，本论文提出了解决《机器学习》教学中存在的项目实践不足的问题的方案，紧贴智能化时代应用需求，提出行之有效的项目实践和评估方案，创建学生项目实践的计算机硬件和编程环境，建立有效的项目实践评估方案，实现《机器学习》课程从单纯理论学习到全面项目实践的转换，提升计算机专业学生培养质量。
国外计算机专业学生的《机器学习》教育主要有四种形式：一是《机器学习》技术课程，其中课堂授课与项目实践占多数，学生要想获得学分，除了参加考试以外，还必须完成相关的实验与设计项目，根据教师要求搭建机器学习应用系统，对智能系统中涉及的算法在深刻进行改进和优化，提升其性能；
二是课外竞赛活动，类似我国的综合实践类课程，学生这类课程期间无需参加课堂学习，只...
|
== 试读已结束，如需继续阅读敬请充值会员 ==
|
|
本站文章均为原创投稿，仅供下载参考，付费用户可查看完整且有格式内容！
(费用标准：38元/2月，98元/2年，微信支付秒开通！) |
| 升级为会员即可查阅全文 。如需要查阅全文，请 免费注册 或 登录会员 |
|
