学生应达到的目标: 知识 了解:学生应理解机器学习的基本概念、历史背景、主要流派和发展趋势。 掌握:学生应掌握机器学习的核心理论,包括概率论、统计学、线性代数、优化理论等数学基础知识,以及各种机器学习算法的数学原理和技术实现。 应用:学生应能够选择合适的机器学习算法解决特定类型的问题,并能够运用所学知识进行模型的设计、训练、评估和优化。 分析:学生应有能力对机器学习模型的性能进行分析,识别模型欠拟合或过拟合的情况,并能够提出针对性的解决方案。 能力 了解:学生应熟悉常用的机器学习工具和库,如Python中的scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。 掌握:学生应能够熟练地使用这些工具对数据进行预处理、特征选择、模型训练和评估。 应用:学生应能在真实或模拟的数据上实现机器学习算法,并对结果进行解释。 分析:学生应能够批判性地分析模型结果,识别可能的偏差和误差来源,并提出改进策略。 素质 了解:学生应认识到机器学习在社会和伦理层面可能产生的影响。 掌握:学生应培养严谨的科学态度和方法论,确保在模型构建和数据分析过程中的准确性和可靠性。 应用:学生应展现出解决问题的能力,能够在团队中合作,并有效沟通机器学习的结果和思想。 分析:学生应具备批判性思维能力,能够从伦理和社会的角度对机器学习应用进行分析和评价。 通过课程的学习,学生应达到在知识领悟、技能运用、问题解决和批判性思考方面的综合素质提升,为进一步的专业深造或职业发展打下坚实的基础。
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