机器学习计算机课程

一、机器学习计算机课程

机器学习在计算机课程中的重要性

机器学习是一门关注让计算机系统通过经验自动改进的研究领域。随着人工智能技术的迅速发展，机器学习在现代计算机课程中扮演着越来越重要的角色。掌握机器学习技术不仅可以帮助学生更好地理解人工智能的原理，还可以为他们未来的职业发展打下坚实的基础。

机器学习的核心概念

在计算机课程中学习机器学习，首先需要了解其核心概念。机器学习涉及许多重要概念，如**监督学习**、**无监督学习**、**强化学习**等。通过深入学习这些概念，学生可以掌握机器学习的基本原理，为实际应用打下基础。

机器学习在计算机领域的应用

机器学习在计算机领域有着广泛的应用，涵盖了**数据挖掘**、**自然语言处理**、**图像识别**等多个方面。学生通过学习机器学习技术，可以为未来从事人工智能相关行业做好充分准备。

为什么应该在计算机课程中教授机器学习

在当今信息爆炸的时代，人工智能技术已经渗透到了生活的方方面面。将机器学习纳入计算机课程教学，可以帮助学生更好地适应未来社会的发展需求。同时，机器学习作为一门新兴学科，其发展潜力巨大，为学生提供了更广阔的职业发展空间。

机器学习带来的挑战与机遇

学习机器学习并不容易，其中涉及的数学知识、编程技能都需要学生付出较大的努力。然而，掌握机器学习技术也将为学生带来诸多机遇。随着人工智能技术的不断发展，懂得机器学习的人才将会越来越受到社会的青睐。

结语

总的来说，机器学习在计算机课程中的重要性不言而喻。通过学习机器学习，学生不仅可以为未来的职业发展做好准备，还可以更好地理解人工智能技术的应用。因此，将机器学习纳入计算机课程教学无疑是一个明智的选择。

二、学习计算机需要学习哪些课程呢？

1、计算机组成原理（包括先修课程“数字逻辑与数字系统”，简称“数电”）：这是一门硬件基础课，学完后你能清楚的知道如何从用最简单的数字元件，像搭积木一样构成整个计算机系统，那就算及格了。 一门名为计算机体系结构是本课程的扩充包，对于了解近代计算机结构体系当然是必要的，但由于这里讨论的是Top 5，因此我认为计算机组成原理更为基础。

Computer Systems - A Programer's Perspective (2rd Edition)。

中文译本是《深入理解计算机系统》。

2、线性代数，概率与统计和离散数学：要知道，凡是能称之为“科学”的专业，就必须有一定的数学功底，否则难以称作“科学”。这三门课我觉得是本科时期最重要的三门数学课，比高等数学重要。如果你想在计算机科学的道路上走远点，那这三门可是必修的。

3、MIT开设的《Introduction To algorithm》，中文版叫《算法导论》：我觉得应该学习它而不是国内习惯开设的《数据结构》。数据结构仅仅是算法的一部分，国内的数据结构课程回避了很多本质的东西，仅仅是对一些常见的数据结构的罗列，学起来总有些不痛不痒的感觉。《Introduction To algorithm》虽然有些章节夹杂着很多很让人讨厌的“数学”，但却能从本质上带你领略这门十分必要而且有趣儿的课。

4、操作系统与编译原理：操作系统可以说是《算法导论》的实验课，最好能在学习期间自己实现一个小型的操作系统，或者操作系统各分系统的Demo。编译原理可能是普遍本科生觉得难的一门课，但是作为CS本科生或者未来的软件科学家，这是基础中的基础，学完之后所有的语言在你看来应该没有太大的区别，这门课应该是离散数学+算法导论的实验课。最好能在学习期间自己实现一个小型的编译器，语言最好能自创，或者是某个已有的你喜欢的语言的基本子集。

5、掌握一门常用的编程语言和编程技术：能了解你用过的所有的程序内部大致是怎样的，能用你熟悉的语言编写大部分的程序，至少不能是对任何一个程序满头雾水。

扩展资料：

计算机（computer）俗称电脑，是现代一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。

由硬件系统和软件系统所组成，没有安装任何软件的计算机称为裸机。可分为超级计算机、工业控制计算机、网络计算机、个人计算机、嵌入式计算机五类，较先进的计算机有生物计算机、光子计算机、量子计算机等。

三、计算机小白如何开始机器学习的学习，有入门课程推荐吗?

机器学习是一个很模糊且宽泛的话题，关于它的书籍、博客、视频课程也是非常多的，我认为如果希望做一些宏观的了解，看一些网上的文章就行。如果希望深入学习，个人建议还是系统的看看相关的书籍、视频课程，然后尽量动手实现一下，因为当你动手实现的时候你会对它的理解更加深刻。

机器学习可以从两个方向说起：学习算法和应用领域，如果把应用领域也囊括在内的话，那包含的学习内容就太多了，

• 数据挖掘
• 计算机视觉
• 自然语言处理
• 搜索引擎
• ......

以上每个应用领域都能找到很多相关的书籍或者课程，因此就没必要把它们全部罗列出来了。

单从学习算法来说，它可以分为如下几个种类：

• 监督学习
• 无监督学习
• 半监督学习
• 增强学习

按研究阶段和研究内容综合来划分又可以这样进行分类：

• 传统机器学习(后面称机器学习)
• 深度学习

我就从以上这3个方向开始 介绍一下相关的优质学习资源。

机器学习

视频课程

《机器学习》-吴恩达

提及机器学习，入门课程当然少不了吴恩达的入门经典课程《机器学习》，虽然目前关于机器学习的教程层出不穷，但是绝大多数都是各教育机构为分取蛋糕而创作出的产物，难免良莠不齐，内容不严谨，所以尽管老掉牙，我还是会首推吴恩达的这门《机器学习课程》，

《机器学习与神经网络》-Geoffrey Hinton

图灵奖得主、人工智能领域三位顶尖大牛之一，我想从事AI领域的应该对Hinton都不陌生，从他的文章中就可以看的出来，非常有深度，严谨，他的这门课程也保持了一贯作风。但是，这门课也有一个问题，就是语速相对较快，一遍要跟着理解英语，一遍要去理解他所阐述的知识，我觉得这还是一件挺吃力的事情。

《机器学习》-李宏毅

我觉得对于英语水平有限的同学来说看一门英文的课程还是很吃力的，比如我，每当涉及到英语都会觉得头疼。如果你也一样，可以选择看一下李宏毅的《机器学习》，这门课也是一门机器学习的入门经典，目前已经更新到2019版，不仅内容详细，而且授课语言轻松风趣。

书籍

《机器学习》-周志华

这本书很适合机器学习入门，没有过多的公式推导，也没有晦涩难懂的词汇，理论与示例相结合，阐述非常详细。

《统计学习方法》-李航

和周志华老师的机器学习不同，《统计学习方法》这本书籍有更多的公式推导和理论证明，可以这样概括两者的区别：《机器学习》更偏重于算法原理，让你知道每个算法怎么实现的，步骤是什么。《统计学习方法》会深扒原理背后的理论支撑，这样有助于更加深入的理解机器学习算法，对后续深入研究会有很多好处，当然，随之而来的就是对于初学者看着满篇的公式也会让人觉得很头疼。

《机器学习实战》- Peter Harrington

就如同这本书的名称一样，它更加突出实战，它不过多的讨论算法的原理和优缺点，简单的介绍一下算法的流程步骤，然后接下来更多的篇幅就是围绕实战展开，会给出一个示例，然后逐步编程实现，这样有助于让自己发现学习理论过程中容易忽略的点，进一步加深对机器学习的理解，我认为这本书还是很有必要看一下的，毕竟仅仅学习理论知识难免会落入“纸上谈兵”的困境，实践才能出真知。

我个人建议可以用《机器学习》+《机器学习实战》的组合进行学习，《统计学习方法》可以在学习一段时间机器学习之后，希望更加深入了解机器学习时抽空好好看一下，推导一下里面的公式。

总结

以上课程和书籍都有一个共性，就是直接从神经网络、感知机、贝叶斯、KNN这些机器学习算法开始讲起，而机器学习是一门交叉学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。如果希望在机器学习领域做更加深入的研究，我认为还需要把这些相关的知识学习一下。当然，如果日常工作是强业务类型，更加偏重于机器学习的应用而不是偏重模型调优，我觉得上述这些课程和书籍已经够用了。

深度学习

视频课程

• 斯坦福CS20：http://web.stanford.edu/class/cs20si/index.html
• 吴恩达深度学习工程师：https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
• 卡耐基梅隆大学深度学习导论：https://www.bilibili.com/video/av34151455/
• 李宏毅深度学习:https://www.bilibili.com/video/av9770302/

书籍

• 《深度学习》-Goodfellow、Bengio

• 《Python深度学习》-弗朗索瓦·肖莱

• 《深度学习入门》-斋藤康毅

作品精选

Jackpop：目录 | 精选CV、Python等系列教程

Jackpop：大数据处理 | Spark&HDFS集群配置及基本使用

Jackpop：实用工具 | 推荐3款令人惊艳的截图工具

Jackpop：强烈推荐 | 这将会成为一个优质的github项目

Jackpop：C盘快满了，该如何清理？

Jackpop：学习pytorch该怎么提高自己的代码能力?

Jackpop：2019 年双十一有哪些值得购买的东西？

四、机器人课程适合几岁孩子学习？

现在小孩机器人学习主要是针对3-18岁的，不同年龄段有不同的课程

五、学习计算机编程,这些课程按照什么顺序学习？

你好，就计算机编程而言，只需要学习：

1、C语言

2、数据结构

3、数据库原理

4、另外一门语言（例如VB、C#、Java、C++等等，因为C语言主要是培养你的编程感觉、习惯和思维，在实际运用中并不是很多）

计算机软硬件基础知识是为了普及你的计算机知识；汇编语言更偏重硬件级程序开发，比如单片机，当然学了比不学的好，在有能力的情况下要学习；操作系统原理是让你理解操作系统的架构，可以作为补充知识，如果你以后想从事系统级开发，是要学习的；算法，这个其实就包含在数据结构里了。

六、学习机器人课程有什么好处？

学机器人好处：机器人课程是指通过组装、搭建、运行机器人，激发学生学习兴趣、培养学生综合能力。你像如北京这边 码高机器人做的还不错。孩子学习机器人课程好处总结如下：

1. 激发想象力，创造力，提高动手能力。通过机器人的多样化搭建，孩子们自己动手去操作的能力、思维能力以及自主创新的能力都会有质的飞跃，尤其是他们的想象力和创造力水平。

2. 轻松理解学科知识，用于孩子自己解决问题。机器人课程是综合多种学科的科目，它由各种传统的学科构成，例如：数学、物理、结构、化学、地理、生物、建筑、能源、信息技术等。这样的课程也要比传统的基本学科的内容要丰富，而且可以将这些学科有机的结合起来，会让他们在轻松的环境中掌握这些知识。

3. 增加逆商教育，积极面对失败，提高孩子抗挫能力。

4. 培养孩子们的求知能力，如何寻找问题以及解决问题的方法，同时还能训练他们的肢体协调能力以及整体与精细的动作。

5. 帮助孩子们学习社交能力和表达能力，在学习过程中，通过机器人这一桥梁，培养孩子们与各类人的交流能力以及清晰的表达能力。

七、计算机视觉常用哪些机器学习算法？

常用的聚类分类算法都有用到例如神经网络、支持向量机等时下最火的算法还是deep learning

八、机器学习最好的课程是什么？

弱水三千，让我们取10瓢饮。

今天强烈推荐10门机器学习课程，来自前英伟达高级深度学习工程师Chip Huyen，他作为一个过来人，根据自己的经验整理了 10 门课程，并且按照学习的先后顺序进行排序。

这10门课程从基础知识逐步到实战应用，从斯坦福概率和统计、MIT线性代数等理论知识，最终到Kaggle实战，建议大家最好按照顺序进行学习。

这 10 门课程是：

1. 斯坦福在线课程：概率和统计

简介：这个自学课程涵盖概率和统计学的基本概念，涵盖机器学习的探索性数据分析，产生数据，概率和推理四大方面。

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2. MIT：线性代数

简介：这是目前最好的线性代数课程，由传奇教授 Gilbert Strang 教授。

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3. 斯坦福CS231N：用于视觉识别的卷积神经网络

简介：理论与实践相平衡。这些笔记写得很好，可视化解释了困难的概念，例如反向，损失，正则化，dropouts，batchnorm 等

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4. fast.ai：面向程序员的深度学习实战课程

简介：这个实践课程侧重于提升和运行。它有一个论坛，有关 ML 的最新最佳实践的有益讨论。

地址：https://course.fast.ai/

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5. 斯坦福CS224N：深度学习自然语言处理

简介：任何对 NLP 感兴趣的人必须参加的课程。该课程组织良好，教学和最新研究。这门课的授课者是斯坦福 AI 实验室负责人 Christopher Manning。

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6. Coursera：机器学习

简介：这门经典课程由斯坦福出品，授课老师是吴恩达。

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7. Coursera：概率图模型专项课程

简介：与大多数人工智能课程自下而上的概念不同，这门课程是自上而下的。

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8. DeepMind 强化学习入门课程

简介：本课程以直观的解释和有趣的例子为 RL 提供了一个很好的介绍，由世界一流的专家教授授课。

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9. 全栈深度学习训练营

简介：大多数课程只教你如何训练和调整你的模型。这门课教你如何设计，训练和部署 A 到 Z 型号的模型。

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10. Coursera 课程：向顶级 Kaggler 学习如何赢得数据科学竞赛

简介：这是一门偏向实践的课程。前面的学好了，接下来该去完善简历并拿到高薪了！

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九、学习计算机的基础课程有哪些？

数据结构与算法：

《大话数据结构》 《啊哈！算法》 《算法图解》

计算机组成原理 ：

《深入理解计算机系统》

计算机网络 ：

《计算机网络》谢希仁 《图解HTTP》《TCP/IP详解1：协议》

操作系统 ：

《现代操作系统》《UNIX环境高级编程》

数据库原理 ：

《数据库系统概论》《MySQL必知必会》

编译原理 ：

《编译原理》

离散数学 ：

《离散数学及其应用》

Linux ：

《鸟哥的Linux私房菜》

资料扩展：

计算机专业是指计算机硬件与软件相结合、面向系统、更偏向应用的宽口径专业。通过基础教学与专业训练，培养基础知识扎实、知识面宽、工程实践能力强，具有开拓创新意识，在计算机科学与技术领域从事科学研究、教育、开发和应用的高级人才。

计算机学科的特色主要体现在：理论性强，实践性强，发展迅速按一级学科培养基础扎实的宽口径人才，体现在重视数学、逻辑、数据结构、算法、电子设计、计算机体系结构和系统软件等方面的理论基础和专业技术基础，前两年半注重自然科学基础课程和专业基础课程，拓宽面向。后一年半主要是专业课程的设置，增加可选性、多样性、灵活性和方向性，突出学科方向特色，体现最新技术发展动向。

在这个网络时代，想要学好计算机还是要下一定功夫的，抓紧学起来吧~

十、怎么学习计算机网络这门课程？

建议先学一下《计算机基础》，就可以学习计算机网络了，不过现在很多书都把计算机网络归为计算机基础里面。如果想深入学习，建议要学习以下几门课程：《计算机简史》《数值编码》《计算机组成原理》《计算机软件基础》。