基于MOOC和递进式小实验体系的微软UWP开发课程建设方案

针对传统教学模式不适应微软UWP开发课程的问题,提出一种基于MOOC和递进式小实验体系的课程建设方案,从基于MOOC的理论教学模式、递进式小实验体系、课程评价考核体系几方面阐述该建设方案的实施方法。     

机器学习课程中递进式实验案例设计

结合大数据交叉学科背景下的复合型工科人才培养需求,提出结合学生的专业研究领域,采用层层递进的原则进行实验案例设计,以智能制造领域为例,介绍机器学习课程的实验方案、实验内容、教学方案、评价方案设计等。     

谈分层递进教学与合作学习在高职英语教学中的整合

打破高职英语教学中单一的传统教学模式,实施分层递进教学与合作学习相结合的复合型教学,对于高职英语教学具有重大的意义,本文对分层递进教学与合作学习相结合的复合型教学模式的基本涵义、理论基础、及效果实验进行了论述,并对其在教学实践中应该注意的几个问题进行了阐述。     

谈分层递进教学与合作学习在高职英语教学中的整合简

打破高职英语教学中单一的传统教学模式,实施分层递进教学与合作学习相结合的复合型教学,对于高职英语教学具有重大的意义,本文对分层递进教学与合作学习相结合的复合型教学模式的基本涵义、理论基础、及效果实验进行了论述,并对其在教学实践中应该注意的几个问题进行了阐述。     

机器学习课程的教学实践——以北京大学“智能科学与技术”本科专业为例

分析当前智能科学专业机器学习课程的教学情况,从问题导向的教学模式、以点带面的内容安排和实践导向的课程项目等几方面提出机器学习课程教学要领,以北京大学为例,具体说明教学实践过程。     

机器学习高阶课程建设的探索与实践

针对人工智能技术迅猛发展背景下机器学习课程面临的挑战,提出机器学习研究生高阶课程培养方案,阐述如何开展基于百度AI Studio平台和飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架的机器学习高阶在线课程,并对课程建设方案和实践教学模式进行总结。     

基于AI Studio的机器学习实践训练通识课建设

针对非计算机学科学生对机器学习课程的学习需求,以北京理工大学"机器学习理论和实践"实践训练通识课为例,从课程总体设计、实验案例设计和教学效果3个维度详细探讨面向各个专业的实践训练通识课程建设方案,提出基于教育2.0到3.0的教学模式和结合大创竞赛、校企合作的人才培养模式.     

高职院校《maya动画设计与制作》课程改革初探

教学模式和教学内容的改革是做好动漫教育突破和创新的关键,也是提高教育教学质量、提高学生就业竞争力的关键。根据"教、学、做一体化"、"项目累集"、"校企合作"层层递进、环环相扣的教学模式改革,《maya动画设计与制作》课程教学体现了高职院校高技能应用型人才的培养。在这一模式下,有利于学生真正实现零距离就业。     

工程教育认证与STEM教育融合的实践教学改革

为了在工程教育专业认证规范下更好地进行教学模式和教学设计改革,分析工程教育认证、STEM教育理念在人才培养中的现状,提出工程教育认证与STEM教育理念融合的方法,并以计算机专业机器学习实践教学为案例,阐述教学模式改革路径、具体实施方案等,最后说明实践教学改革效果。     

课后延续教学模式在单片机课程中的应用

针对单片机课程知识点多、实践性强的特点,结合本科教学综合改革,提出课内外一体的课后延续教学模式,阐述这种教学模式的设计、实施过程,说明层次递进的"验证型—设计型—综合型—创新型"实践体系的目标、要求与学时比例,给出课后实践环节的具体案例。     

“产品引导、三层递进”模式的项目化教学

针对高职计算机教育中存在的人才培养与企业需求有差异、师资队伍薄弱、学生学习兴趣不高、考核方式单一等诸多问题,提出"产品引导、三层递进"的教学模式方法,即从知识的认知性、应用性和转化性三层次出发,分层递进教学。将企业的真实项目引入课程教学,阐述这种方法在"C#程序设计"课程中的具体运用,并分析改革效果。     

跨界协同理念下高职艺术设计专业顶岗实习教学模式探索

跨界协同是多主体之间以共同的利益为目标,以协同合作的方式,共同构建深度融合的合作系统。顶岗实习是高职教育工学结合的一种人才培养模式。文章集合当前的社会经济及行业发展现状,探索了独具特色的纵向递进、横向跨界、学习闭环的顶岗实习教学模式,提出纵向"递进式"教学体系、横向"跨界式"协同培养、第三方参与的评价体系,确保了新时期顶岗实习教学的效果和质量。     

基于职业能力阶递进混合教学模式的探索和应用——以Java程序设计课程为例

教学模式是提高人才质量的最核心要素。遵循学生“由简单到复杂”的认知规律,分阶段建构实施基于职业能力阶的递进混合教学模式。采用职业岗位情境教学,实施任务驱动,重构教学流程。该教学模式切实提高了学生学习的有效性,提高了课程教学达成度,达到人才岗位能力精准培养的目标。     

基于商空间的气象时间序列数据挖掘研究

论文从一种新的角度,针对气象时间序列的特点,在商空间粒度计算理论框架下,采用多种粒度,从不同的层次分析复杂的气象数据信息,利用商空间的合成技术,和多侧面递进算法进行综合信息处理。并提出了一种灰色模型GM(1,1)与构造性机器学习方法(交叉覆盖算法)结合的模型对气象时间序列进行数据挖掘(产量预测)。最后,通过该模型在真实数据上的实验(冬小麦产量预测),取得了令人满意的结果。     

递进式软件测试创新人才培养模式研究

针对当前软件测试技术发展特点,提出以测试工具为先导,采用递进式教学培养创新型软件测试人才,即针对创新型软件测试人才递进式培养的特点,在各学习阶段采用不同的教学模式与学习评价模式。教学实践结果证明,这种软件测试创新人才培养模式能够弥补传统教学与评价方式的不足,较好地适应软件职业人才市场需求与创新性人才培养需要。     

机器学习算法及其应用综述

机器学习是一门多学科的综合性研究,它既是基于模式识别和人工智能的一类计算机科学分支,也是人工智能的一种极其重要的研究方向。文章从机器学习经典算法、新型算法及其应用三个方面进行介绍。首先阐述了6种最常见的机器学习方法,及其机器学习算法的数据并行、聚类、分治3个主要方式；然后,在机器学习经典方法的基础上介绍了结合各专业领域的量子机器学习方法以及李群机器学习；最后,阐述了机器学习方法在各领域中的实际应用,并对机器学习未来的发展趋势做出了分析总结。     

机器学习通识课程建设与教学实践探索

针对机器学习通识课程的教学情况,提出选择Python作为实践教学工具,从案例演示教学、扩展性实验设置、开放式综合大作业、即时在线课程管理以及注重能力、过程的综合考核方式等方面,探讨适合的教学模式,以提升教学效果。     

算法设计与分析课程三维立体教学模式创新

针对算法设计与分析课程教学中的难点、痛点和堵点问题,提出实践教学体系改革、课程思政案例建设、问题驱动递进式启发教学的三维立体教学模式创新,介绍具体教学实践过程,以提升学生综合应用实践能力和创新能力。     

浅谈机器学习方法简

本文以什么是机器学习、机器学习的发展历史和机器学习的主要策略这一线索,对机器学习进行系统性的描述。接着,着重介绍了流形学习、李群机器学习和核机器学习三种新型的机器学习方法,为更好的研究机器学习提供了新的思路。     

第十一届中国机器学习会议

第十一届中国机器学习会议（CCML2008）由中国人工智能学会机器学习专业委员会和中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会联合主办,大连海事大学承办．该系列会议每两年举行一次,现已成为国内机器学习界最主要的学术活动．此次会议将为机器学习及相关研究领域的学者交流最新研究成果、进行广泛的学术讨论提供便利,并且将邀请国内机器学习领域的著名学者做精彩报告．