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深度学习
本课程主要面向计科、人工智能及物联网专业的本科生，讲述深度学习基本概念、经典深度学习模型及其实践，主要内容包括前馈神经网络、深度模型优化与正则化、卷积神经网络、循环神经网络等，并介绍深度学习框架的编码实现和参数优化方法。本课程注重理论学习与实践应用的结合，除了课堂讲授之外，还将通过实践环节引导学生使用深度学习平台或工具，让学生通过实际应用来加深.
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人工智能与生物特征识别
课程名称：人工智能与生物特征识别
课程描述：本课程为专业选修课程，北京理工大学研究生精品课程，学时为32学时，向研究生及高年级本科生开放。课程通过理论与实践的结合，强化学生在相关领域的能力。基于本课程，历届学生成绩显著，多次在中国研究生电子竞赛中斩获全国及区域多项大奖。课程优势在于全面介绍智能成像与信息感知技术，结合机器学习和深度学习技术，指导学.
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新技术引爆商业机会
On August 27-28, XuetangX's International MBA Centre proudly presents a lecture titled "New Technology Igniting Business Opportunities" by renowned educator and State Council Special Allowance Expert, Professor Chang Yaping from Huazhong University of Science and Technology. The session will feature a morning public display, with subsequent conte.
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5G与人工智能
《5G与人工智能》是一门专为社会学习者和本科生开设的通识课程，面向希望了解未来工作和新技术发展的学员。无论是对5G、人工智能或相关领域工作有意向的文、理、工科学生，均可选修此课程。
课程目标在于让学员掌握当下热门的科技话题，包括5G和人工智能的基础知识，并为未来就业做好准备。课程响应国家战略，通过全新视角，以浅显易懂的方式进行阐述，并引导解决部分难点。.
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小白学人工智能
中国也在大力发展新一代人工智能技术，并致力于将其应用于各行各业。本课程完成后，学生将能够：
了解人工智能行业的最新应用和发展趋势。
从数据、算法和计算力的角度理解人工智能的发展。
用行业或生活术语比喻人工智能的概念和原理。
体验和理解深度学习原理，涉及CNN、图像风格迁移、RNN等架构。
通过实例理解深度学习特征，如输入层、隐藏层、输.
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计算思维与人工智能基础
计算思维与人工智能课程融合理论与实际，是多学科交叉且广泛应用的前沿课程。基于多年人工智能教学实践，课程结合计算机技术发展，分析和认知人工智能学科特点，以计算思维视角探讨其基本理论和方法，运用Python实现相关理论的案例。
课程特点包括：
注重实例的教学方式： 专注于激发学生学习兴趣，结合课程属性，以解决问题的原理和思路为重点，讲解经典实例，帮助学.
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人工智能
课程结构分为三部分，共八章内容，涵盖人工智能导引、大数据、机器学习、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、智能机器人以及教育应用与伦理安全。
课程介绍了人工智能的核心技术，与教育应用紧密结合，并设计实践环节，采用理论与案例结合的启发式教学方法，激发同学们对人工智能的学习热情。课程特点包括：
理论讲授：通过课件、多媒体等方式讲解人工智能技术。
理.
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金融法：金融科技与人工智能法
课程背景
在数字经济的背景下，金融科技如日中天，成为深化金融供给侧结构性改革的重要引擎。人工智能技术迅速迭代，与金融行业紧密结合，带来创新的同时也伴随不确定性风险。本课程从金融法律的视角出发，探讨金融科技与人工智能的融合发展及其规制策略，帮助学生把握金融与科技变革的趋势。
课程目标
学习金融科技与人工智能的基本概念和动态，紧跟技术趋势。
提升法.
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智能证券投资
在海量信息日新月异的今天，人工智能与证券投资的时代已经到来。想了解人工智能在证券投资的最新发展吗？想知道你的投资业绩的原因所在吗？想让计算机工具或者机器人帮助你提高理性投资的效率吗？本课程聚焦在智能证券投资的科学方法和实用技术，尽可能突出三个特色：
1. 理论新颖：提出智能证券投资的目标为提高人理性投资效率，给出了个性投资自动化和自动投资个性化的两.
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工业互联网
1. 课程所属学科专业
《工业互联网》属于交叉学科课程，涵盖多个专业领域：0802 机械工程, 0804 仪器科学与技术, 0808 电气工程, 0809 电子科学与技术, 0810 信息与通信工程, 0811 控制科学与工程, 0812 计算机科学与技术, 0822 轻工技术与工程, 0835 软件工程, 0837 安全科学与工程, 0839 网络空间安全, 0854 电子信息, 0855 机械, 1201管理科学与工程, 1205 信息资源.
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人工智能
探索人工智能的广泛应用，包括模式识别、图像视频智能分析处理、数据挖掘及各种信息的智能处理应用。该课程提供坚实的理论基础，是计算机科学与技术研究生专业必修课，涵盖智能搜索和推理及机器学习的基础理论。
课程亮点包括深入研究智能搜索、推理以及在编程实践中的应用。针对计算机科学与技术硕士研究生，该课程长达32个学时，是掌握智能思想的绝佳机会。
由XuetangX提.
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人工智能教育应用
人工智能被视为继蒸汽机、电力、互联网之后最有可能带来新的产业革命浪潮的技术，而教育领域则是人工智能技术影响最为深刻的领域之一。无论你是在校学生还是一线教师，只要对人工智能和教育感兴趣，都可以来学习这门课程。这门课程将介绍人工智能的核心技术与教育创新应用场景，帮助你深刻认识人工智能对教育体系的变革与推动作用，以及未来人工智能在教育领域的发展趋势.
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