课题名称：

中文：机器学习的多领域应用–人工智能基础

英文：Basics of Machine Learning and Data Analysis

外方教授介绍：

Sorin Istrail

布朗大学生物计算科学学院终身教授

1)        布朗大学首席荣誉教授

2)        曾任布朗大学计算机和分子生物学中心主任

3)        由于在人类基因组计划中计算机方面的突出贡献，曾连续三年获得美国最高科学奖项之一：国家科学基金会二等奖

4)        在2000年破解著名的三维伊辛模型问题，获布朗大学终身称号，并以Istrail命名美国国家级生物计算实验室

5)        2001年联合发表的论文“The Sequence of the Human Genome”具有里程碑意义，发表于Science杂志，是生物计算史上被引用最多的论文

中方教师介绍：

马颖

北京石油化工学院人工智能研究院 讲师

北京工业大学光学工程专业博士，北京航空航天大学材料科学与工程博士后，田纳西大学访问学者。主要研究方向为：激光加工及微纳制造，柔性传感器，光声成像等。累计发表论文20余篇，获得国家发明专利授权3项，主持博士后科学基金1项。作为核心成员参与多项重点项目的研究工作，包括国自然科学面上基金2项，北京市教委重点项目1项，北京市自然基金面上项目2项。

课题背景：

本课程为人工智能领域的基础课程，涵盖了现代数据分析和机器学习中的关键方法和原则所必需的基础知识，以及机器学习和数据分析的经典方法概述。

课题内容：

本课程将介绍基本的机器学习算法。我们将首先通过每个类中的一组基础算法来介绍无监督和有监督的机器学习算法。然后，我们将向推荐系统展示其应用程序，用于电影、音乐和书籍，Netflix、Spotify 和亚马逊等公司在其大数据分析软件系统中都会使用这些应用程序。 此类系统是当今业务的主要驱动力。

 课程大纲：

什么是机器学习？

算法：机器学习的类型

数据科学 

无监督学习&有监督学习

线性回归/逻辑回归

决策树、随机森林

监督学习：分类与回归

人工神经网络：感知器和深度学习

应用：推荐系统

 开课信息：

本课程为高水平示范性国际公共通识课程，将由我校人工智能研究院负责开设和执行，具体实施方案如下：

（1）全校本科和研究生公选课

将本课程列入全校本科和研究生公选课。

（2）人工智能专业本科生培养方案修订

将本课程纳入我校人工智能专业本科生培养方案：

（3）学分认定方式

本课程纳入我校人工智能专业本科生培养方案中，作为我校人工智能专业学生的专业课，以及我校其它专业学生的公共选修课，面向全校本科一年级/二年级学生开设。课程按照32课时2学分执行，学生通过该课程考核即可获得2学分，人工智能专业学生认定该学分为专业教育学分，其它专业学生认定该学分为通识选修学分。

（4）授课方式

学生在智慧教室通过“虚拟教室”教学系统进行学习。每门课程32学时，其中外方教授授课16学时，中方助教授课16学时。每门课程指定专门助教辅助外方教授教学、由助教参与课后辅导及知识点梳理工作，保证学生学习效果。各课程助教由人工智能研究院教师担任，担任助教的教师均为博士学历且有海外学习或科研经历。