目前，高校的數(shù)據(jù)分析類課程如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等教學(xué)方式大多以“知識(shí)點(diǎn)”為核心組織教學(xué)，學(xué)生主要以學(xué)習(xí)知識(shí)為主，缺乏工程應(yīng)用實(shí)踐機(jī)會(huì)。大規(guī)?？茖W(xué)裝置的建設(shè)與重大科學(xué)實(shí)驗(yàn)的開(kāi)展，使得科學(xué)研究無(wú)法完全依賴專家經(jīng)驗(yàn)從海量數(shù)據(jù)中捕捉并研究稀有的科學(xué)現(xiàn)象，“AI for Science”成為學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的研究熱點(diǎn)。本門(mén)課程擬圍繞“AI for Science”，培養(yǎng)學(xué)生基于人工智能做數(shù)據(jù)分析應(yīng)用實(shí)踐的能力。具體地，我們擬以醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)公司運(yùn)維數(shù)據(jù)、政策數(shù)據(jù)、學(xué)者數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)等作為典型的代表，通過(guò)與提供這些數(shù)據(jù)的行業(yè)代表機(jī)構(gòu)聯(lián)合開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)分析實(shí)踐案例，講解案例，并讓學(xué)生通過(guò)復(fù)現(xiàn)這些案例，掌握數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)能力。
課程簡(jiǎn)介
Course Introduction
教學(xué)大綱
Teaching Syllabus
