“大数据与机器智能”版本间的差异
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| + | 那是否还有别的思路？思路挺多的。这里有一种有效的思路那就是用数学方法来抽象神经元的功能，用神经元的连接的类似方法设计机器，使其具有某些智能的能力。这就是神经网络方法或者现在的深度学习的方法。 | ||
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2017年2月28日 (二) 16:40的版本
目录
版权申明
CC BY-NC-SA
教学团队
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
代码托管：iCenter-GitLab
GPU工作站：GPU工作站使用说明
课程内容
科技创新
大数据系统
数据科学（Data Science）是一种跨学科的知识体系，是领域专家知识、数学与统计和计算机科学的交集。数据科学用于对不同领域的数据进行解析，分析与知识发现。
机器智能
人工智能或机器智能，通俗的说，就是用机器（如计算机）完成人类需要用脑子完成的任务，代替人脑的工作。
直观想，如果用机器来模拟出人脑工作，岂不就解决了这个问题？众所周知，人的大脑是由众多神经元连结而成。但是要模拟这些大脑神经元的连结，实在是有难度。目前答案是否定的，因为人脑太复杂，目前还没彻底理解人脑的工作机理的问题。不过确实有人是沿着这个思路实现人工智能的。
那是否还有别的思路？思路挺多的。这里有一种有效的思路那就是用数学方法来抽象神经元的功能，用神经元的连接的类似方法设计机器，使其具有某些智能的能力。这就是神经网络方法或者现在的深度学习的方法。
教学管理
课程分组
课程研究
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。
