Artificial Intelligence and Big Data Computing in Practice

课程简介

1. 大数据： 大数据的特征和大数据分析；用于数据存储、处理和可视化的工具和技术。 2. 人工智能与语言： 文本分析、智能聊天机器人的应用。 3. 人工智能与创造力： 图像/视频风格化、故事生成、音乐生成的应用。 4. 人工智能与工程系统： 机器人中的人工智能。智能机器人和机器人技术；搜索与规划。 5. 推荐系统： 协同过滤、基于内容的过滤、多准则推荐系统和移动推荐系统。 6. 人工智能与大数据伦理： 职业伦理、使用伦理、设计伦理、公平机器学习、良好人工智能面临的挑战。

学习目标

1. 为学生提供大数据技术和应用机器学习技术的知识，并设计适用于不同领域和应用场景的解决方案。 2. 为学生提供大数据和机器学习的实际操作经验，并注重解决实际问题的能力训练。

先修要求

无

教学模式

讲授重点在于大数据生态系统和机器学习技术的概念、知识和应用。 实验室课程为学生提供编程和解决实际问题的动手操作经验。 共计39小时的课堂活动，包括讲授、辅导、实验等，视情况而定。