Machine Learning courses
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走进人工智能（人工智能概论）
走进人工智能（人工智能概论）课程是一门专为高职专科生设计的课程，旨在帮助学习者了解并感知人工智能技术在日常生活中的应用。课程设计理念通过将复杂的技术理论与实际应用场景结合，以便学习者通过生活感知人工智能，并通过视频、图文、讨论等多元化形式激发兴趣。学习者还可以通过作业和考试环节加深理解和巩固学习成果。
课程涵盖七大模块，包括：人工智能的发展历史、.
机器学习与智能金融
在这门课程中，我们将系统地构建智能金融的完整知识框架，兼顾基础概念、基本原理、模型方法、场景特征以及融合方向。同时结合金融行业的需求，详细解析人工智能在金融风控、量化交易、智能投顾等领域的应用案例与代码实践，帮助深入了解技术前景与市场价值。还融入前沿研究与创新成果，为创新提供广阔空间。课程引用的素材仅供教学使用。
《机器学习和智能金融》课程提倡强.
人工智能导论
人工智能导论
人工智能技术在各行业中扮演着日益重要的角色，通过推动经济和社会的高质量发展，极大地改变着人们的生活方式，包括衣食住行、工作学习以及娱乐休闲。智能设备、无人驾驶、语音助手、推荐系统等新兴产品为我们的日常生活增添了全新的体验。
人工智能的起源可追溯至计算机科学，为解决复杂问题而生。随着技术的演进，人工智能经历了符号主义到深度学习的多个发.
人工智能通识
2017年7月，中国国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能的发展提升为国家战略。这不仅有力支撑了高质量发展，还丰富了新生产力内涵，成为衡量国家科技创新和高端制造水平的关键指标。
西南交通大学计算机与人工智能学院推出的《人工智能》通识课程引领您探索推动第四次工业革命的人工智能技术。本课程自2017年开设以来，已成为全国高校中最早的人工智能教学.
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.
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.
人工智能技术
近年来在大数据、云计算、物联网等信息环境推动以及新的算法、模型和硬件助力下，人工智能在自然语言理解、语音识别、视觉分析和数据挖掘等领域取得了显著进展，成为社会经济发展的引擎。人工智能作为计算机科学的一个重要分支，是一门理论基础完善、多学科交叉且应用领域广阔的前沿学科，主要研究如何利用计算机模拟、延伸和扩展人类的智能行为。《人工智能技术》课程是计算.
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.
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.
