2018年5月30日 (三) 11:16的版本

版权申明

CC BY-NC-ND

课程信息

课程课号

01510243

教学目标

• 宏观

通过各项技术的讲授和实践，为学生理清产业发展方向，拓展对产业的认识视野。

• 介观

1. 学习计算机系统的基本原理。
2. 实践计算机系统-实验。

• 微观

1. 学习大数据系统的原理与技术，在实践中运用大数据技术。
2. 学习大数据智能的理论，了解大数据系统与机器智能的相辅相成的关系，在实践中运用机器智能技术。

教学团队

智能系统实验室

陈震 马晓东 章屹松 王蓓蓓 高英 闫泽禹 陆昕 郭敏

助教：郑文勋 常嘉辉 柳荫

教学资源

由清华iCenter 互联网+创新平台 保障支持。

课程内容

大数据与机器智能-课程内容

教学计划

• • 教学计划 ** 实践教学

教学计划、 实践教学、 调研考察

教学管理

• • 课程分组 ** 课程研究 ** 课程项目

学生分组、 课程研究、 课程项目

课程教材

• 分布式系统：

1. M Steen, AS Tanenbaum, Distributed systems: principles and paradigms, Prentice Hall, 2007. Distributed Systems

• 数据挖掘：

1. Leskovec, Jure, Anand Rajaraman, Jeffrey David Ullman. Mining of massive datasets. Cambridge University Press, 2014. MMDS_book

• 深度学习：

1. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. DeepLearningBook

• 强化学习：

1. Richard S. Sutton, Andrew Barto, An Introduction to Reinforcement Learning, MIT Press, 1998. Intro_RL

参考资料

参考文献

参考课程

论文阅读

致谢

本课程获得微软Azure云计算与机器学习捐赠支持。

感谢微软公司 杨滔经理，章艳经理，刘士君工程师，闫伟工程师。