机器学习及其应用(可获得荣誉学位)

持续时间

年度

先决条件

无需先修课程。如果您将本课程作为数据科学与机器学习学习计划的一部分,则应先修读过程式编程、数据分析和数据库设计课程。

要求

没有任何

课程摘要

准备好提升您的数据和数据库技能,并释放机器学习的潜力了吗?在这门充满活力的课程中,您将深入探索人工智能和机器学习之间引人入胜的联系,揭示它们如何塑造我们的世界。了解伦理在人工智能和机器学习中的关键作用,确保负责任的设计。运用 Python 的强大功能来设计和训练机器学习模型。探索监督学习、无监督学习和强化学习的精髓,以及神经网络的复杂性。在此过程中,您还将了解人工智能的局限性,并探索在这个快速发展的领域中等待着您的激动人心的职业机会。准备好开启一段充满乐趣和挑战的学习之旅吧! 本课程包含多项与人工智能应用相关的标准。学生将有机会使用生成式人工智能来完成评估。 这是信息技术职业集群中数据科学与机器学习学习计划的第三门课程。

主要主题和概念

第一部分

  • 智能行为的定义
  • 人工智能应用示例
  • 人工智能领域知识的应用
  • 机器学习算法
  • 人工智能的挑战
  • 不同类型的数据
  • 设计思维
  • 人工智能对社会的影响
  • 人工智能的风险
  • 人工智能中的偏见
  • 人工智能公平性


第二部分

  • 机器学习生命周期
  • 机器学习中的数学
  • 训练机器学习模型
  • 评估机器学习模型
  • 人工智能硬件
  • 监督式学习
  • 无监督学习
  • 神经网络
  • 强化学习
  • 处理数据
  • 机器学习的局限性
  • 人工智能职业
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