《Python机器学习》教学大纲
学分：2
学时： 36 ，其中理论学时： 18 ，实践（实验）学时：18
授课对象：各专业
一、课程简介（中文）
人工智能是计算机研究领域的一个重要分支，通过算法控制能够使机器模拟人类智能，是现代工业必不可少的构成。机器学习是人工智能的核心基础。
本课程通过实用的案例，针对实际的日常工作任务，将机器学习算法深入浅出地进行介绍。通过学习，学生可以掌握使用Python代码构建一些核心的机器学习算法，并将其运用于策略性任务中，如分类、预测及推荐等。
课程适合的学习对象是对机器学习感兴趣的各专业研究生、本科生、专科生，需具有入门水平的计算机编程和数学基础。
二、课程目标
通过课程学习，学生能够掌握人工智能的基本概念和机器学习的基础知识。了解机器学习算法的类别、Python数据分析与处理、Python常用机器学习模块（Numpy, Pandas,Matplotlib, Wordcloud, OpenCV,Scikit learn等）。在此基础上掌握K-近邻分类算法、K-均值聚类算法、智能推荐算法、回归算法、神经网络与深度学习的基本原理；并熟悉机器学习算法的应用，掌握解决常见科学问题的实验方法。
三、教学内容、学时分配和作业要求
（以36学时为例。本教材内容丰富，满足54学时、72学时教学需要，可根据学情自主安排）
第1章机器学习概述（1学时上课+1学时实验）
1.1 人工智能简介
1.2 机器学习的主要工作
1.3 机器学习开发环境
第2章 Python数据处理基础（1学时上课+1学时实验）
2.1 Python程序开发技术
2.2 基本数据类型
2.3 数据文件读写
ghost系统第3章 Python常用机器学习库（3学时上课+3学时实验）
3.1 NumPy
3.2 Pandas
3.3 Matplotlib
3.4 OpenCV
3.5 Scikit learn
3.6 其他常用模块
大学python入门教程
第4章机器学习基础（1学时上课+1学时实验）
4.1 机器学习模型
4.2 机器学习算法的选择
4.3 Python机器学习利器—SKlearn
第5章 KNN分类算法（1.5学时上课+1.5学时实验）
5.1 KNN分类
个人简历doc模板下载5.2 初识KNN——鸢尾花分类
5.3 KNN手写数字识别
第6章 K-Means聚类算法（1学时上课+1学时实验）前置声明命名空间中的类
6.1 K-Means聚类算法
6.2 使用K-Means实现数据聚类
6.3 K-Means 算法存在的问题
第7章推荐算法（1.5学时上课+1.5学时实验）
7.1 推荐系统
7.2 协同过滤推荐算法
7.3 基于内容的推荐算法实例
7.4 协同过滤算法实现电影推荐
第8章回归算法（2学时上课+2学时实验）
8.1 线性回归
8.2 逻辑回归
8.3回归分析综合案例
第9章支持向量机SVM （2学时上课+2学时实验）
9.1 支持向量机的概念
9.2 支持向量机的参数quoted
第10章神经网络（1学时上课+1学时实验）
服务器下载linux系统10.1 神经网络基本原理
10.2 多层神经网络
10.3 BP神经网络
第11章深度学习（1学时上课+1学时实验）
11.1 深度学习
11.2 卷积神经网络CNN
11.3 循环神经网络
11.4 常见的深度学习开源框架和平台
11.5 Tensorflow学习框架
11.6 Keras深度学习框架
完成期末项目(2学时)
期末项目交流(2学时)
四、教材、参考书目或其他学习材料
教材：
《Python机器学习》，刘艳，清华大学出版社，2021年11月出版。
五、考核办法与评价结构比例
1.平时作业（占比50%）
2.期末大作业（占比50%）
六、课程思政内容
1.培养学生民族认同感，树立远大职业理想。梳理国产操作系统的发展历史与现状，包括华为、中兴等国产企业在全球市场的崛起，在操作系统领域的新架构，向学生展示中国的信息技术领域成就，增强使命感与荣誉感；通过华为孟晚舟事件、美国的芯片垄断—引出：民族认同感。党的十八届五中全
会通过的“十三五”规划《建议》，明确提出实施网络强国战略以及与之密切相关的“互联网+”行动计划。国家正着力实现关键技术自主可控，为维护国家安全、网络安全提供技术保障。中国信息化需求巨大，但在一些关键技术领域如操作系统、芯片技术、CPU 技术等方面，还难以做到自主可控，对国家安全造成威胁。引导学生明确：建设网络强国，不仅仅是靠网络技术，还要有软件技术等其他各类技术的支撑。引导学生作为软件技术专业的一员，应更加明晰专业人才的培养目标，更加明确专业领域内工作岗位和工作内容的社会价值，自觉树立远大职业理想，将职业生涯、职业发展脉络与国家发展的历史进程融合起来。
2.向学生介绍中国在人工智能领域的布局，重点分析当代人工智能下软件技术如何支撑中国制造的智能化发展；
3.通过专业知识的学习，引导学生深刻理解与认识所学软件开发知识对于国家信息产业发展、智慧城市建设、大数据智能信息处理等各方面的重要意义，使学生在学习过程中逐渐树立专业荣誉感；
4.培养学生精益求精、工匠精神。告诉学生在学好软件技术之后，走上工作岗位会成为程序员、软件系统运维人员、软件测试员、售前售后服务人员等。在这些职位岗位上，要发挥工匠精神，精益求精地将程序开发、系统运维、程序测试、需求分析及技术问题处理等工作内容完成好，保证软件系统运行时正确、稳定，保证客户的需求被精确采集和纳入软件开发计划，保证软件运行时遇到问题能被及
时解决。引导学生在学习时，将知识夯实、精技强能，方能在今后工作中本领过硬，不出纰漏，工作成果令用户满意。引导学生认识到，作为职业人，其专注、敬业、责任担当对完成好本职工作，进而促进软件行业整体的高水平、优质化发展具有重要意义。
5.培养学生团结协作，合作共赢的精神。通过实践项目、竞赛等，告诉学生今天的社会无论什么行业想要做出一番成就，靠一个人打拼已经不现实了。所谓人多力量大，三个臭皮匠顶个诸葛亮... ...强调团队成员之间的资源共享、协同合作精神，团队成员在一个项目中要各司其职，每个人发挥自己的特长完成分配的任务，最终才能高质量、有效率地完成项目，从而形成更强大而持久的生产力和创造力。
《Python机器学习》教学大纲
本课程的教学时限为一学期，共36学时。教学进度安排如下：
（本教材内容丰富，满足54学时、72学时教学需要，可根据学情自主安排）

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