课程介绍：本课程主要从机器学习的概念、背景等方面开始，逐步引入当前在计算机科学领域比较常用的经典机器学习理论：各种线性模型和非线性模型、特征降维方法等等，加深同学们在机器学习领域的理论基础。随后，介绍目前广泛使用的深度学习相关知识，包括：卷积神经网络、序列模型、GAN、多任务学习和迁移学习等等。在此基础上，深入浅出地介绍如何通过python语言实现上述算法，从而加深同学们对于所学理论的理解并加强其应用能力。最后，通过引入实验环节，使同学们能更好地融入课堂教学。

考试形式：大作业

开课学年：2023-2024

开课学期：春学期

课程号：(2023-2024-2)-NIS3363-01

学分：2.0

课程类型：本科生课程

是否精品课程：否

选课人数：52

课时：32.0