人工智能算法分析-教學(xué)日歷

教學(xué)日歷（20xx～20xx學(xué)年第x學(xué)期）開(kāi)課學(xué)院開(kāi)課專業(yè)講授學(xué)時(shí)32課程名稱人工智能算法分析授課教師實(shí)踐/實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)32授課年級(jí)授課班級(jí)總學(xué)時(shí)64使用教材《人工智能算法分析》參考書(shū)目《人工智能算法分析》校歷周次授課內(nèi)容分章節(jié)題目第1周第一章緒論（4學(xué)時(shí)）1.1人類的學(xué)習(xí)與機(jī)器的學(xué)習(xí)（1學(xué)時(shí)）1.2機(jī)器學(xué)習(xí)與機(jī)器智能（1學(xué)時(shí)）1.3機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程（1學(xué)時(shí)）1.4機(jī)器學(xué)習(xí)的類型（1學(xué)時(shí)）第2周第一章緒論（4學(xué)時(shí)）1.5機(jī)器學(xué)習(xí)的主要方法（1學(xué)時(shí)）1.6機(jī)器學(xué)習(xí)的主要算法（1學(xué)時(shí)）1.7機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用與發(fā)展趨勢(shì)（1學(xué)時(shí)）1.8如何閱讀本書(shū)（1學(xué)時(shí)）第3周第二章機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典分類算法（4學(xué)時(shí)）2.1回歸算法（2學(xué)時(shí)）2.2決策樹(shù)算法（2學(xué)時(shí)）第4周第二章機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典分類算法（4學(xué)時(shí)）2.3支持向量機(jī)（2學(xué)時(shí)）2.4KNN算法（2學(xué)時(shí)）第5周第二章機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典分類算法（2學(xué)時(shí)）2.5貝葉斯算法（2學(xué)時(shí)）第三章機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典分類算法（2學(xué)時(shí)）3.1k-means算法（2學(xué)時(shí)）第6周第三章機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典分類算法（4學(xué)時(shí)）3.2AdaBoost算法（1學(xué)時(shí)）3.3馬爾可夫算法（1學(xué)時(shí)）3.4隨機(jī)森林算法（2學(xué)時(shí)）第7周第四章深度學(xué)習(xí)（4學(xué)時(shí)）4.1深度學(xué)習(xí)及其研究現(xiàn)狀（2學(xué)時(shí)）4.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2學(xué)時(shí)）第8周第四章深度學(xué)習(xí)（4學(xué)時(shí)）4.3生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（2學(xué)時(shí)）4.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2學(xué)時(shí)）第9周第五章強(qiáng)化學(xué)習(xí)（4學(xué)時(shí)）5.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)及其研究現(xiàn)狀（2學(xué)時(shí)）5.2Q-學(xué)習(xí)算法（2學(xué)時(shí)）第10周第五章強(qiáng)化學(xué)習(xí)（4學(xué)時(shí)）5.3蒙特卡洛算法（2學(xué)時(shí)）5.4動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法（2學(xué)時(shí)）第11周第六章遷移學(xué)習(xí)（4學(xué)時(shí)）6.1遷移學(xué)習(xí)及其研究現(xiàn)狀（1學(xué)時(shí)）6.2TraAdaBoost算法（1學(xué)時(shí)）6.3層次貝葉斯算法（2學(xué)時(shí)）第12周第七章聯(lián)邦學(xué)習(xí)（4學(xué)時(shí)）7.1聯(lián)邦學(xué)習(xí)及其研究現(xiàn)狀（1學(xué)時(shí)）7.2聯(lián)邦平均算法（2學(xué)時(shí)）7.3縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法（1學(xué)時(shí)）第13周第八章因果學(xué)習(xí)（4學(xué)時(shí)）8.1因果學(xué)習(xí)及其研究現(xiàn)狀（1學(xué)時(shí)）8.2結(jié)構(gòu)因果模型（1學(xué)時(shí)）8.3多變量結(jié)構(gòu)識(shí)別算法（2學(xué)時(shí)）第14周第九章文本挖掘（4學(xué)時(shí)）9.1文本挖掘概念與現(xiàn)狀（1學(xué)時(shí)）9.2Word2vec-詞嵌入（1學(xué)時(shí)）9.3遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2學(xué)時(shí)）第15周第十章圖像處理（4學(xué)時(shí)）10.1圖像處理概念與現(xiàn)狀（1學(xué)時(shí)）10.2條件圖像到圖像翻譯（1學(xué)時(shí)）10.3解糾纏圖像到圖像翻譯（2學(xué)時(shí)）第16周第十一章人工智能大模型（4學(xué)時(shí)）11.1人工智能大模型概念與現(xiàn)狀（1學(xué)時(shí)）11.2Transformer（