国科大数据挖掘18-19秋季.rar下载

weixin_39820535 2020-07-06 09:01:10

本课程为计算机软件学科研究生的专业普及课程。主要介绍数据挖掘技术的起源、原理、主要算法、关键技术等。课程包含的主要议题包括：数据挖掘的重要性、特点、应用领域、数据仓库、数据预处理技术、关联规则、分类、预测、聚类、顺序模式、深度学习、大数据挖掘等。
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本课程为计算机软件学科研究生的专业普及课程。主要介绍数据挖掘技术的起源、原理、主要算法、关键技术等。课程包含的主要议题包括：数据挖掘的重要性、特点、应用领域、数据仓库、数据预处理技术、关联规则、分类、预测、聚类、顺序模式、深度学习、大数据挖掘等。

随着互联网、社交网络、云计算、物联网、移动计算、大规模科学探测与计算分析等的发展，各种新的数据密集型应用如雨后春笋般涌现。这些新的应用通常具有数据量巨大、数据获取速度更新速度快和/或数据种类丰富繁多等特点，被通称为大数据应用。近年来，产业界和学术界面向不同应用场景推出了多种类型、各具特色的大数据处理系统平台。同时，一大批数据建模与分析的方法被应用于大规模数据处理。一方面，多种大数据处理平台没有统一的标准，设计目标、功能和关键技术也多有不同，对于初学者的学习带来了很大的困难，容易“只见树木不见森林”，难以形成全面的认识。另一方面，大规模数据处理要求选择恰当的算法，适合的大数据平台，才能达到其功能和性能的目标。

本课程为计算机应用学科研究生的专业核心课程。本课程讲授和讨论计算机算法前沿研究领域的主要思想和关键技术。主要内容有算法分析技术、分治法、动态规划法、贪心法、线性规划的单纯形法和对偶法、网络流、多项式归约、NP难问题、近似算法、随机算法、参数化算法和树分解、启发式方法（局部搜索）等。通过本课程的学习，希望学生能了解计算机算法前沿研究领域，了解算法设计与分析的最新研究成果，掌握基本思想和关键技术，培养学生三个方面的能力，即将实际问题抽象成算法问题的建模能力、观察问题特性并相应设计算法的能力，以及分析算法性能的能力。

本课程是为计算机、自控、电子等学科研究生开设的专业核心课。本课程讲授经典的图像处理与分析理解领域的主要概念、算法思想和经典图像处理与分析技术。主要内容有图像模型，图像的空域与频域处理技术、彩色图像处理、小波分析与多分辨率分析技术、形态学处理、信息熵与图像编码、图像边缘检测与形状描述等。通过本课程的学习，希望学生能了解图像处理的基本概念与经典算法，为进一步学习机器视觉与图像理解打下坚实的基础，并通过Matlab语言对所学习内容的实践验证，加深对知识深入理解与灵活应用，提升学生良好的动手实践与研究能力。本课程是为计算机、自控、电子等学科研究生开设的专业核心课。本课程讲授经典的图像处理与分析理解领域的主要概念、算法思想和经典图像处理与分析技术。主要内容有图像模型，图像的空域与频域处理技术、彩色图像处理、小波分析与多分辨率分析技术、形态学处理、信息熵与图像编码、图像边缘检测与形状描述等。通过本课程的学习，希望学生能了解图像处理的基本概念与经典算法，为进一步学习机器视觉与图像理解打下坚实的基础，并通过Matlab语言对所学习内容的实践验证，加深对知识深入理解与灵活应用，提升学生良好的动手实践与研究能力。

2016年AlphaGo战胜人类顶级围棋选手，标志人工智能的一个重要里程碑事件，其中强化学习方法做出了重要的贡献。麻省理工、斯坦福、卡内基梅隆等著名学府纷纷开设或着重强化学习的课程。强化学习是人工智能中最活跃的研究领域之一。强化学习不同于监督学习，强化学习根据系统的状态做出动作，由环境给出奖惩信号，通过学习获得使累计奖惩最高的动作策略。也就是一种基于数据通过自学习方式获得最优决策和控制的方法。在棋类博弈、智能驾驶、机器人控制等领域都有广泛成功的应用。 R. Sutton和A. Barto的《强化学习导论》自1998年第一版发行，为强化学习的关键思想和算法提供了一个清晰而简单的描述，系统介绍了该领域的知识基础和历史到最近的发展和应用。该书被公认是一本经典教材，目前正在更新出版第二版，在网上有电子版可以参考。本课程以该书为主要教材，并展开介绍最新的强化学习算法和深度强化学算法。可作为人工智能学院研究生的专业基础课。

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