Python機器學習應用

人工智能(AI)如何建立呢?通過邏輯推理,還是通過學習模仿?近年來的發展看,機器學習似乎略勝一籌,機器學習建立智能,應用人工智能去解決問題吧! ——“彈指之間·享受創新”,通過4周學習,你將掌握通過Python語言運用機器學習算法解決一般問題的基本能力。

北京理工大學

中國大學MOOC

計算機

普通(中級)

5 周

  • 中文
  • 3538

課程概況

人工智能(AI)如何建立呢?通過邏輯推理,還是通過學習模仿?近年來的發展看,機器學習似乎略勝一籌,機器學習建立智能,應用人工智能去解決問題吧!

本課程面向各類編程學習者,講解當下流行的機器學習相關的技術和方法,幫助學習者利用Python語言掌握機器學習算法解決一般問題的基本能力,一窺前沿機器學習算法的奧秘。

本課程介紹Python計算生態中廣受歡迎的機器學習算法庫scikit-learn,這些算法在工程、信息、管理、經濟等學科領域具有極其廣泛的應用潛力,被全世界各大科研院所和國際知名公司廣泛采用,包括必修內容和選修內容兩部分。

必修內容包括:
(1)理解機器學習,通過介紹機器學習的基本問題(分類、聚類、回歸)介紹經典算法;
(2)Python第三方庫sklearn(scikit-learn),講解應用機器學習算法快速解決實際問題的方法。

選修內容包括:
(1)講解AlphaGo背后的機器學習原理(增強學習);
(2)游戲對戰實例展示,通過實例展示自主學習的強大魅力。
該課程希望傳遞“理解和運用計算生態,培養集成創新思維”的理念,重點培養學習者運用當代最優秀第三方專業資源,快速分析和解決問題的能力。

“人生苦短,不要刀耕火種”,嵩老師教你直面問題和需求,用最好的工具解決它!

課程大綱

根據第三方庫內容特點,課程共分5個內容模塊和3個實戰模塊:
模塊1:機器學習基本思想與原理、基礎知識和一般流程
模塊2:聚類問題及算法、K-means、DBSCAN、Birch
模塊3:監督算法和無監督算法,分類問題算法、決策樹、樸素貝葉斯等
模塊4(實戰):實戰項目1
模塊5:回歸算法、線性回歸、最下二乘法等
模塊6(實戰):實戰項目2
模塊7(選修):強化學習方法、深度學習、AlphaGo算法原理
模塊8(選修、實戰):實戰項目3:Flappy Bird游戲智能對戰

預備知識

本課程需要學習者具備Python語言編程的基本知識和初步技能,建議Python零基礎學習者先修嵩老師的“Python語言程序設計”課程。具體地,學習者需要預先掌握Python的數字類型、字符串類型、分支、循環、函數、列表類型、字典類型、文件和第三方庫使用等概念和編程方法。

本課程需要學習者掌握NumPy、Matplotlib庫的基本使用,建議先修嵩老師的“Python數據分析與展示”專題課程。

證書或學分

本課程采取百分制,客觀題占40分,主觀編程題占60分。60分-79分可獲得合格證書,80分以上可獲得優秀證書。

參考資料

Python集成開發環境(IDE)
[1] Anaconda: https://www.continuum.io/ (推薦)
[2] IDLE: Python解釋器默認工具
[3] PyCharm: http://www.jetbrains.com/pycharm/

參考教程
[1] Python零基礎入門教程:《Python語言程序設計基礎(第2版)》,嵩天、禮欣、黃天羽著,高等教育出版社,2016.12
[2] 專題參考資料:《機器學習實戰》,Peter Harrington著,人民郵電出版社。

參考網站
[1] Python Scikit-learn: http://scikit-learn.org
[2] Python Matplotlib: http://matplotlib.org/

常見問題

Q1:除了Python,這個課程需要其他編程語言基礎嗎?
A1:不需要,但本專題建議學習者掌握NumPy、Matplotlib庫的基本使用,建議先修嵩老師的“Python數據分析與展示”專題課程,或者請學習專題內提供的自學資料。

Q2:Python 2.x和Python 3.x,這個課程采用哪個版本?
A2:Python 3.x已經足夠成熟,這是Python語言的現在和未來,嵩老師所有Python課程都采用Python 3.x系列版本。

Q3:在線開放課程看不到老師,有問題誰來解答?
A3:為了更好服務同學們,本課程教師和多名助教會每天在線答疑,盡快解決與課程相關的各類問題。

Q4:課程里面除了視頻有什么新的形式嗎?
A4:大學老師都是一本正經的,但你見過大學老師閑扯嗎?課間,嵩老師想說說不一樣的話...

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