基于Neo4j的知识图谱在游戏化教学中的应用与研究

针对C语言课程特点以及教学效果不理想的问题,提出了基于知识图谱的C语言游戏化教学模式,目的在于提高学生的学习效率和对知识点的深度理解。从课程教材、教学方法、游戏化教学平台等多个方面进行探索。根据学生在线游戏化教学平台数据、学生问卷调查、学生期末成绩、学生学习兴趣等多角度对教学方法进行评估。研究结果表明:构造后的知识图谱游戏化课程可以很好地帮助学生完成课程学习,达到预期效果。

基于OBE理念的混合式教学模式的探索和研究--以机器学习为例

本文从OBE教学理念出发,依托超星学习通(辽宁科技大学泛雅)教学平台及学堂在线、中国大学MOOC等网络资源平台,以"新工科"大数据专业课《机器学习》课程为例,对线上线下混合式教学设计模式进行探索和研究,有效地提高了学生学习的主动性和积极性。

《机器学习》课程思政融入的教学策略与方法研究

随着人工智能迅猛发展,机器学习作为其核心技术之一,对于推动社会进步和科技创新具有不可估量的作用。然而,技术的进步也伴随着伦理、法律和社会问题的挑战,这要求我们在传授机器学习知识的同时,必须重视对学生进行思想政治教育(思政教育)。本研究旨在探讨如何在《机器学习》课程中有效融入思政元素,以培养学生的伦理意识、社会责任感和职业道德。通过分析当前机器学习课程的教学现状与问题,本文提出了一系列教学策略与方法,包括课程内容的伦理导向设计、教师角色与认知的转变、课堂教学模式的多元化、构建多维度评价体系等。

基于电信业调查数据决策树模型的案例教学研究

案例教学法如何较好地应用于机器学习等数据分析类课程,一直是数据科学等专业课程教学研究的热点问题。对此,基于一项电信业调查数据,尝试对机器学习课程中决策树模型进行案例教学研究。首先,结合案例教学目标和案例背景,对课前准备、时间安排和教学内容等课堂教学方面进行了整体性设计研究;其次,从案例数据描述统计分析、特征选择、决策树模型建立和实证结果分析等方面,对案例教学的数据分析过程进行了系统阐释;最后,根据案例实证结果解读,归纳总结出了电信流失客户的基本特征,得出了具有一定应用价值的案例研究结论,为取得案例教学的良好成效奠定了基础。

基于机器学习的信息化教学模式分析

阐述针对机器学习课程的信息化改造,提出新的教学方法与教材内容,并设定清晰的目标,利用线上线下的融合教学策略、丰富且多样化的教学资料,优化教师管理流程,激发学生学习主动性。

基于问题导向的机器学习课程教学探索

在大数据时代,人工智能技术在不断地迅猛发展,已经融入工业、农业、医疗和教育等众多领域,并改变着人们的工作和生活方式。机器学习作为人工智能的核心技术,在很多高校已经被列为必修课程,且很多专业(如:计算机科学与技术、数学、生物医学工程)的本科生和研究生都涉及该课程。针对传统授课方式在机器学习教学过程中处于主导地位,因为无法调动学生的自主性和积极性,使得学生处理问题能力较差和创新意识不强,导致高校培养人才的效果不佳。为此,根据机器学习课程知识的结构特点,提出了基于问题导向的机器学习课程教学方案。通过将问题导向融合到机器学习课程的教学方式,促进学生主动学习和勤于思考的核心素养,进而培养出具有竞争力的高校人才。

医学数据挖掘教学实践——以基于Weka的机器学习方法为例

本文首先介绍了机器学习常用的一般操作流程、Weka软件以及生物医学数据处理的重要性。然后,阐述了如何使用Weka进行生物医学数据分析和构建机器学习模型,并提供了以糖尿病为例的具体案例来说明这些方法的应用。本文介绍的教学实践方法有助于学生直观地理解机器学习中各个重要步骤,并方便比较不同分类器效果,具备良好的教学潜力。

基于可视化案例教学的机器学习导论教学研究

目的:随着人工智能技术的飞速发展,机器学习被视为其中的核心领域之一,这无疑对教育领域提出了新的挑战。因此,必须加快提高机器学习导论教学质量,以保证相关领域专业人才的平衡。方法:文章通过分析现有的教学方法,明确机器学习在人工智能领域的重要性,并阐述实施可视化案例教学的现实需求。同时,在传统教学的基础上结合TensorFlow Playground和Jupyter Notebook等现代化工具,提出一种结合理论与实践、直观与互动的教学模式,借助可视化案例教学的创新方式,开展机器学习导论教学研究,以期提升学生的学习兴趣和实际应用能力。结果:可视化案例教学的设计与应用,可以强化机器学习导论课程的教学效果,特别是在针对非专业学生的教学中,可以借助可视化案例教学直观、形象、动态的呈现方式,将复杂的代码及问题进行转化和简化,以便学生能够更好地理解与分析。其中,分别对TensorFlow Playground和Jupyter Notebook等工具开展实践,通过可视化案例的全方位展现,为学生创造出优质、直观的学习环境,使机器学习导论课程教学呈现出良好的效果。结论:使用可视化案例教学方法及工具,能够使学生更直观地理解机器学习的概念和原理,借助简单、直观的呈现方式,提升学生的理解和实践能力。同时,可视化教学不仅能够激发学生的学习兴趣,还能培养学生解决实际问题的能力。

机器学习教学改革与人工智能人才培养

机器学习是人工智能的关键核心技术。本文结合武汉大学计算机学院近年来开设机器学习本科生课程的教学经验,对机器学习本科生课程教学改革与人工智能专业创新人才培养进行了系统的探索与实践。该课程以一批青年国家级人才为骨干师资,依托国家级、省级和校级科研平台,将机器学习课程的教学过程深化扩展为理论与实践相结合的人工智能专业创新人才培养模式,具体包括机器学习理论课程教学改革、机器学习英文课程教学探索、人工智能综合创新实训建设、人工智能A类会议学术创新和互联网头部企业协同人才培养等方面,培养具有国际竞争力的复合型人工智能创新人才。

机器学习算法在统计学教学中的实践及创新

关于《机器学习》的课程内容复杂且较难理解,统计学专业的学生需要有一定的数理知识基础,不仅要注重软件应用,还需关注理论原理学习。现有的教学方式为讲解算法原理后只进行简单的算法实验,此教学方式会使学生一知半解,且无法灵活地将机器学习算法应用到多个场景中。基于此,本文将从教学内容和实验设计与分析两个方面阐述,首先讲解了支持向量机、偏最小二乘法和神经网络的概念及推导,尤其注重讲解算法的应用数据类型和领域,并结合可视化的图片,便于学生理解;其次再将机器学习经典算法应用于高维数据下的线性和非线性场景。由此可以看出,本教学方法不仅能够加强学生实践应用能力,同时还能够启发学生的创新思维,使学习更富有乐趣和探索意义。

应用型本科机器学习课程教学改革探索与实践

目前,应用型本科机器学习课程教学存在着内容宽泛且难度大、教学手段缺乏创新、课程评价体系不完善等问题。在新工科背景下,应用型本科机器学习作为人工智能专业的核心课程,应顺应科技变革的趋势,不断探索教学改革新路径。要通过对教学内容进行整合优化提升课程的高阶性和创新性;要采用基于“学习通+实验教学平台”的线上线下混合式教学模式丰富课堂教学,理论与实践紧密结合,提升学生的学习兴趣和参与度;要构建形成性评价与终结性评价相结合的课程考核评价体系,提升教学效能。

面向任职教育的“数据挖掘与机器学习”课程教学研究

随着军队信息化、智能化建设的深入,人工智能技术逐渐渗透到军队武器装备保障、指挥作战、情报分析等各个方面。本文所要探讨的"数据挖掘与机器学习"课程属于军队初级指挥军官的任职培训课程。本课程针对参与培训人员专业多样,学习基础参差不齐等问题,设计了有针对性的教学内容和教学手段,实践结果表明了教学设计的有效性。

人工智能视域下机器学习的教育应用与创新探索

文章主要对人工智能和机器人学习相关的概念进行了简要的讲述,同时分析了人工智能视域下机器人学习的适切性,最后对人工智能视域下机器人学习的应用创新进行了讲解。望能通过本文为人工智能视域下机器人学习的应用创新提供到一定的帮助。

基于朴素贝叶斯的机器学习实验教学设计

贝叶斯学习是机器学习理论中的重要研究方向。本文主要实现基于朴素贝叶斯的机器学习实验教学设计,贝叶斯学习以贝叶斯法则为基础,通过已了解的数据分布的先验知识,结合样本训练数据来估算出整体数据的数学模型。贝叶斯学习的结果是获得一组变量的联合概率分布。贝叶斯学习由于其用概率的形式来表示不确定知识,故对不确定形式的问题它有独特的描述和计算优势。而朴素贝叶斯是在属性独立性假设的条件下进行计算,可以大大减小计算的复杂程度。实验设计目的是根据朴素贝叶斯公式实现对文档的分类,给学生提供一种实验教学案例。

机器学习课程

随着“智能制造”概念的普及,人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注.人工智能在制造中的运用已经成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键.机器学习无疑是最有希望实现这个“智能”的研究方向之一.斯坦福大学的“Stanford Engineering Everywhere”免费提供学校里最受欢迎的工科课程给全世界的学生和教育工作者.得益于这个项目,我们有机会和全世界站在同一个数量级的知识起跑线上.

基于应用能力培养的“机器学习”课程建设思考

随着国家人工智能战略的实施,将会为计算机相关专业的大学生提供广阔的舞台。这对学生们来说是机遇,也是挑战。机器学习是人工智能中最重要的技术之一。如何培养基础理论好,实践能力强,具有深厚的专业素质,适应新时代需求的学生,是每个计算机专业教师,应当思考的问题。从机器学习课程体系以及这些课程之间的关系,就课程建设和人才培养的角度,对如何提高机器学习专业人才培养质量做一些思考。

谷歌机器学习课程免费开放 支持中文

2018年3月的第一天，谷歌就为各级别的AI开发者和研究人员带来了福利：免费的机器学习和人工智能课程。首先推出的机器学习速成班课程约为15小时，包括互动课程、谷歌研究人员的讲座以及40多个练习，全是干货!

基于《机器学习》中决策树学习的思政教育

全面实施课程思政是新时代高校专业课程改革的重要内容。为了培养学生探索未知、追求真理的责任感和使命感,使之树立正确的职业操守,秉持严谨的科学态度,掌握辩证统一、举一反三的科学方法,树立大国工匠精神和勇于创新精神,本文以陕西师范大学首次为人工智能专业本科生开设的专业核心课《机器学习》中的决策树知识为例,探讨将思想政治教育、素质教育、品德教育有机融合,并将之融入《机器学习》第一课堂的教学新思路,对计算机类其它专业课程的思想政治元素及案例设计有一定的参考意义和实用价值。

机器学习实践课程教学改革

分析当前机器学习实践课程的教学情况,基于培养方式中的教学内容体系性差,教学方式传统单一等潜在问题,经过高校的教学实践,从应用导向的教学模式、实践导向的课程项目和校企合作的项目驱动融为一体的培养方式等多方面探讨课程教学改革的措施,提出机器学习实践课程教学改革要领。使学生不仅熟练掌握了基本的机器学习基础理论与方法,更要加强解决实际问题的能力。

机器学习大学本科课程的教学活动开展

面向本科生机器学习课程的开展正得到越来越多的关注,本文针对本科生机器学习课程,首先阐述了其与多课程的联系、内容的复杂性、面向学生群体的多样性;进而根据这些特点,提出了机器学习课程在大学本科教学活动中顺利开展的要点。