版权申明
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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
- 微观
教学团队
助教：郑文勋 常嘉辉
教学资源
代码托管：iCenter-GitLab
课程内容
课程准备
- 计算机系统是完成通用信息处理的最基本单元，涉及计算机硬件与软件两部分。计算机硬件的核心是处理器，主要的计算机软件有操作系统、数据库等。
分布式系统
分布式系统是由网络连接的多计算机系统，包括分布式文件系统、分布式计算、云计算等等。互联网路由转发系统就是典型的分布式系统。
大数据系统
- 大数据系统是实现数据管理和数据分析用途而设计的分布式系统，是数据科学的支撑系统。
数据科学
数据科学（Data Science）用于对不同领域的数据进行解析，分析与知识发现。
数据科学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。
机器智能
- 机器智能，是指计算机系统体现的智能的能力，如听说读写到搜索、推理、决策和回答问题等。同时也是指如何设计实现计算机系统和软件，使其具有智能的行为。
科技与社会
- 科技创新
教学管理
课程教材
- 分布式系统：
- M Steen, AS Tanenbaum, Distributed systems: principles and paradigms, Prentice Hall, 2007. Distributed Systems
- 数据挖掘：
- Leskovec, Jure, Anand Rajaraman, and Jeffrey David Ullman. Mining of massive datasets. Cambridge University Press, 2014. MMDS_book
- 神经网络：
- Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. DeepLearningBook
- 强化学习：
- Richard S. Sutton, Andrew Barto, An Introduction to Reinforcement Learning, MIT Press, 1998. Intro_RL
参考资料
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。