课程内容和教学方法?
**课程名称：**人工智能与机器学习
课程课程号： CS231
课程时间： 周末下午 19:00 - 21:00
课程地点： 网上
课程目标：
- 了解人工智能和机器学习的基本概念。
- 掌握机器学习算法的基本知识。
- 运用机器学习算法解决实际问题。
课程课程内容：
- 人工智能概述
- 机器学习基础
- 监督学习算法
- 非监督学习算法
- 深度学习
- 机器学习工具和框架
教学方法：
- 课堂讲授
- 视频教程
- 代码练习
- 讨论
课程评估：
- 课堂测试
- 期末考试
- 代码作业
课程资源：
- 机器学习课程网站：cs231.stanford.edu
- 机器学习学习资源：Coursera、 edX、Stanford University Machine Learning Group
课程安排：
周 1：人工智能概述
- 课程简介
- 人工智能 vs 机器学习
- 人工智能发展历史
周 2：机器学习基础
- 统计学基础
- 概率论
- 算法分析
周 3：监督学习算法
- 线性回归
- 逻辑回归
- k-近邻算法
周 4：非监督学习算法
- 图像识别
- 自然语言处理
- 数据预处理
周 5：深度学习
- 卷积神经网络
- 深度学习框架
- 循环神经网络
周 6：机器学习工具和框架
- scikit-learn
- TensorFlow
- PyTorch
课程安排说明：
- 课程安排可能根据课程进度进行调整。
- 课堂活动将与在线学习资源一起进行。
- 课程时间可能需要根据个人时间安排进行调整。
