本帖最后由 草莓干 于 2023-8-4 10:38 编辑
《机器学习》是一种模拟人类智能的技术，可以让计算机执行智能任务，这些任务包括语音识别、图像识别、自然语言处理、决策制定等，它使用算法和统计模型来让计算机自动从数据中学习。通过计算机来模拟人类的思维和行为，让计算机自动发现数据中的模式和规律，从而可以预测未来的结果。本课程通过丰富现实案例的详细讲解，引导学生了解各种机器学习模型的基本原理与实践用法。熟悉机器学习和数据处理工具解决现实领域各种数据分析和预测问题。
【课程名称】 机器学习 【授课对象】 机械电子系机器人工程方向大三学生 【学习载体】 Aelos smart和Roban机器人 【课程安排】 36课时，理论课32课时，实验课4课时
理论课：掌握人工智能基本概念，相关名词术语的含义与研究方法；掌握产生式表示法、框架表示法；掌握命题逻辑和一阶谓词逻辑的反演归结方法；理解重点智能优化算法思想；选用合理的机器学习算法，解决实际问题；掌握人工神经网络概念、特点，分类。使用Roban和Aelos，建立训练模型。 实验课+实训课：学生4-5人为一组，综合使用所学知识，基于Aelos smart和Roban机器人，建立训练模型开展机器人系统实验，培养学生对机器人系统的设计与研究能力。 【课程实录】
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