“大数据与机器智能”版本间的差异

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参考课程
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以完成一种以大数据为基础的智能系统的原型开发为目标,在实践中运用大数据智能理论与技术。
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团队成员学习大数据系统与机器智能的理论知识和专业技能,完成项目团队结构设计和原型开发的实践环节,全面提高学生的技术实践能力。
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== 教学目标 ==
  
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以完成一种以大数据为基础的智能系统的原型开发为目标,在实践中运用大数据智能理论与技术。
[[马晓东]] 章屹松 王蓓蓓 高英
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助教:郑文勋 李辰星
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团队成员学习大数据系统与机器智能的理论知识和专业技能,完成项目团队结构设计和原型开发的实践环节,全面提高学生的技术实践能力。
  
==教学资源==
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本课程获得微软Azure云计算与机器学习捐赠支持。
 
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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。
 
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斯坦福大学计算机系课程CS224D
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[http://cs224d.stanford.edu/ CS224D]
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斯坦福大学计算机系课程CS246
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[http://www.mmds.org MMDS]
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斯坦福大学计算机系课程CS276
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[http://web.stanford.edu/class/cs276/ CS276]
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斯坦福大学计算机系课程CS229
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[http://cs229.stanford.edu/ CS229]
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斯坦福大学计算机系课程CS231
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[[大数据智能-参考文献 | 参考文献]]
[http://cs231n.github.io/ CS231n]
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加州伯克利大学计算机系课程CS294
+
[[大数据智能-参考课程 | 参考课程]]
[http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ Deep Reinforcement Learning]
+

2017年1月25日 (三) 15:09的版本

版权申明

CC BY-NC-SA

教学团队

互联网+实验室

陈震 马晓东 章屹松 王蓓蓓 高英

助教:郑文勋 李辰星

教学目标

以完成一种以大数据为基础的智能系统的原型开发为目标,在实践中运用大数据智能理论与技术。

团队成员学习大数据系统与机器智能的理论知识和专业技能,完成项目团队结构设计和原型开发的实践环节,全面提高学生的技术实践能力。

教学资源

硬件配置:工业云

工业云平台:iCenter-Cloud

GPU工作站:GPU工作站使用说明

代码托管:GitLab

课程内容

技术浅论

高新技术

大数据系统

大数据索引

大数据算法

大数据系统

机器智能

深度学习-入门导读

增强学习-入门导读

大数据智能

教学管理

课程分组

学生分组

课程研究

课程研究

课程项目

课程项目

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。

参考资料

参考文献

参考课程