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《智能有哪些信誉好的足球投注网站与推荐算法》教学大纲
课程英文名
IntelligentSearchand
RecommendationAlgorithms
课程代码
03M0239
学分
2.0
总学时
32
理论学时
24
实验学时
8
上机学时
0
实践学时
0
课程类别
专业教育课程
课程性质
选修
先修课程
概率统计、线性代数、机器学习
适用专业
人工智能
开课学院
信息工程学院
执笔人
陈薇
审定人
专业评定小组
制定时间
2025年1月
注:课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业课;课程性质是指必修/限选/任选。
一、课程地位与课程目标
(一)课程地位
智能有哪些信誉好的足球投注网站与推荐算法确实是人工智能技术的重要组成部分,它们在互联网服务和产品中扮演着至关重要的角色。本课程面向人工智能专业高年级本科生,旨在系统讲授智能有哪些信誉好的足球投注网站技术与推荐系统的核心理论和关键算法。课程内容涵盖有哪些信誉好的足球投注网站引擎的基本框架、索引构建与排序技术,以及协同过滤、基于内容的推荐算法等关键知识点,深入探讨有哪些信誉好的足球投注网站与推荐系统在实际场景中的应用与优化方法。课程延续前导课的基础,将结合实际案例,分析智能有哪些信誉好的足球投注网站与推荐在电商、内容平台等领域的应用价值和技术前沿。通过理论与实践相结合的教学方式,学生将掌握有哪些信誉好的足球投注网站与推荐系统的设计与实现方法,为从事人工智能相关领域的研究与开发工作打下坚实基础。
(二)课程目标
该课程应达到的预期学习结果(ILO,IntendedLearningOutcomes)如下所示:
ILO-1:掌握智能有哪些信誉好的足球投注网站与推荐算法的核心理论与关键技术,包括有哪些信誉好的足球投注网站引擎的基本框架、索引构建、排序技术,以及协同过滤、基于内容的推荐算法等;理解这些算法的基本原理及其在实际场景中的应用价值。
ILO-2:具备智能有哪些信誉好的足球投注网站与推荐系统的设计与实现能力,能够利用主流语言与框架完成系统搭建和优化;熟悉常见的评价指标(如精准率、召回率、F1分数等)及其在算法效果评估中的应用。
ILO-3:培养学生综合运用有哪些信誉好的足球投注网站与推荐技术解决实际问题的能力,能够针对具体场景(如电商、内容平台等)设计高效的算法解决方案;增强同学创新意识、实践能力和团队协作能力,为未来在人工智能领域的研究与开发工作奠定理论与实践基础。
二、课程目标达成的途径与方法
程主要以课堂教学与实验相结合,具体通过课堂教学、课堂讨论、课外作业、实验等途径和方式来达成。课程目标达成的途径与方法如下表所示。
课程目标
课程目标达成的途径与方法
ILO-1
课堂教学、课堂讨论、课外作业
ILO-2
课堂教学、课堂讨论、课外作业、实验报告
ILO-3
课堂教学、课堂讨论、课外作业、实验报告
三、课程目标与相关毕业要求的对应关系
本课程支撑的毕业要求如下:
毕业要求3:设计/开发解决方案:能够设计针对人工智能复杂问题的解决方案,设计满足特定需求的智能系统,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
毕业要求3-1:能够针对人工智能领域复杂工程问题进行需求分析。
毕业要求3-2:能够针对特定需求独立进行智能系统设计,并通过仿真或实验等手段验证可行性。
毕业要求4:研究:能够基于人工智能科学原理并采用科学方法对复杂工程问题进行研究,包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。
毕业要求4-3:能够对实验结果进行分析和解释,通过信息综合得到合理有效的结论。
课程目标对毕业要求的支撑关系如表1所示。
课程目标
毕业要求
课程目标对毕业要求的支撑程度(H、M、L)
毕业要求3-1
毕业要求3-2
毕业要求4-3
ILO-1
M
ILO-2
M
ILO-3
H
注:1.支撑强度分别填写H、M或L(其中H表示支撑程度高、M为中等、L为低)。
四、课程主要内容与基本要求
1.有哪些信誉好的足球投注网站和推荐系统基础
知识点:概率统计与应用数学的基础知识,有哪些信誉好的足球投注网站和推荐系统的基础定义和常识,知识图谱的基础理论和主要应用,包括信息抽取、知识融合和知识加工等。
基本要求:掌握有哪些信誉好的足球投注网站和推荐系统的概念和常见应用;了解信息抽取、知识融合和知识加工等。通过介绍有哪些信誉好的足球投注网站和推荐系统的必威体育精装版发展与应用,培养学生对于科技与社会关系的理解,强化其社会责任感与职业道德观念。
2.有哪些信誉好的足球投注网站系统原理与架构
知识点:有哪些信誉好的足球投注网站系统的架构和原理;其次包括有哪些信誉好的足球投注网站系统的架构和原理;最后包括评价有哪些信誉好的足球投注网站系统的指标体系。
基本要求:掌握有哪些信誉好的足球投注网站的常见组成、工作原理以及知识图谱在有哪些信誉好的足球投注网站系统中的应用,熟悉涉及的基本模型、机器学习以及深度学习算法,熟练掌握系统的评价体系;通过收索技术发展过程,培养学生独立思考,勇于创新,小心求证的科学精神。
3推荐系统原理与架构
知识点:推荐系统的架构和原理;其次介绍推荐系统中涉及的线性模型、树模型以及深度学习模型;最后包括评价推荐系统的指标体系。
基本要求:掌握推荐系统的常见组成
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