Course Introduction:<table class="MsoNormalTable" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" width="992" style="border: none;">    <tbody>        <tr>            <td width="752" style="border: solid windowtext 1.0pt;">                <p class="MsoNormal" align="left">                    <a name="OLE_LINK113"></a><a name="OLE_LINK112"></a><span style="">本课程属于机器学习的基础课程，含有较多的理论和算法实例。通过教学使学生了解机器学习的一般原理和方法。</span><span style="line-height: 150.0%;">课程教学内容主要包括：<a name="OLE_LINK21"></a><a name="OLE_LINK22"></a>基础机器学习算法原理、实用的计算框架及技术。内容包括：机器学习导论、学习理论、无监督学习、有监督学习、强化学习与控制、深度学习与计算框架<span>TensorFlow</span>。通过课程的教学，使学生掌握机器学习的基本方法和原理，学会机器学习的实践技术，具备机器学习在信息行业的应用能力。</span><span></span>                </p>                <p class="MsoNormal">                    <span>&nbsp;</span>                </p>            </td>        </tr>    </tbody></table><br />
Testing Method:笔试
School Year:2021-2022
Semester:Autumn Term
Course number:(2021-2022-1)-SE125-1
Credits:3.0
Course Type:Undergraduate Course
Top-Quality Courses or Not:no
Maximum Number of Students:100
Required Class Hours:48.0