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文档简介

智能计算教案简介本教案主要介绍智能计算的相关知识，帮助学生了解智能计算的应用领域和基本理论。教学目标1.了解人工智能的概念和分类；2.掌握基于智能计算的常见算法，并能够应用于实际问题；3.了解深度学习的基本概念和原理；4.能够使用Python语言实现基于智能计算的算法。教学内容及进度安排1.人工智能概述及分类（2课时）-人工智能的定义和基本概念-人工智能的分类及应用领域2.智能计算基础（4课时）-概率论基础及应用-遗传算法及其应用-神经网络及其应用3.深度学习基础（4课时）-深度学习的概述及应用领域-神经网络的训练方法和常见框架-深度学习的应用案例4.Python语言基础（2课时）-Python语言的基本语法和数据类型-Python语言在智能计算中的应用评估方式1.平时成绩占总评成绩的50%，包括课堂作业和课堂表现；2.期末考试占总评成绩的50%，考试内容为课程相关知识和应用题。参考资料1.周志华.机器学习[M].北京:清华大学出版社,2016.2.GoodfellowI,BengioY,CourvilleA.Deeplearning[J].Nature,2016,521(7553):436-444.3.李航.统计学习方法[M].清华大学出版社,2019.备注本教案适用于智能计算相关专业的本科生或研究生，在智能计算、机器学习、数据

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