ntu机器学习,理论与实践的结合

AI 2024-12-26 2

南洋理工大学（NTU）在机器学习范畴供给了多个课程和研讨方向，以下是详细信息：

课程1. 信号处理与机器学习硕士课程该课程旨在为实践工程师、硬件和软件规划师、数据科学家、研制司理和工作规划者供给对当时数字信号处理和人工智能技能的办法和开展方向的了解。

2. 人工智能硕士课程该课程合适期望开发、规划和施行人工智能体系，并培育对人工智能项目办理和政策拟定的深化了解的学生。

研讨方向1. 机器学习方向博士后/博士生/研讨助理该项目针对对机器学习、搬迁学习、终身学习等研讨范畴有浓厚爱好和动力的研讨人员。

2. 终身学习与根底模型尹旬元教授的研讨方向包含状况估量、模型猜测操控、优化、工业进程数据建模、非线性操控理论及使用、机器学习等。

3. 组合性泛化与微调算法魏颖教授的研讨方向包含面向根底模型的终身学习、组合性泛化、面向下流使命的微调算法、面向化学的机器学习算法。

4. 机器学习与体系架构 Dmitrii Ustiugov助理教授的研讨方向包含机器学习和体系架构的穿插范畴，以及云核算和无服务器核算范式。

教授1. Guan Cuntai教授他是核算机科学与工程学院的主席教授，一起也是脑核算研讨中心的主任。

2. Yang Liu教授他的研讨爱好包含网络安全、软件工程和人工智能。

3. Jie Zhang教授他是核算机科学与工程学院的教授，领导人工智能研讨组。

4. XiaoLi Li教授他是机器智能研讨所所长，研讨爱好包含人工智能、机器学习、数据发掘和生物信息学。

5. Mao Kezhi副教授他的研讨爱好包含人工智能的多个子范畴，如机器学习、核算机视觉、自然语言处理和信息交融。

这些信息涵盖了南洋理工大学在机器学习范畴的课程设置、研讨方向和首要教授的研讨爱好，期望对你有所协助。

NTU的机器学习课程旨在为学生供给全面的理论和实践技能，课程设置包含以下几个方面：

根底理论：包含概率论、线性代数、微积分等数学根底，以及机器学习的基本概念和原理。

机器学习算法：介绍常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支撑向量机、决议计划树、随机森林等。

深度学习：解说深度学习的基本原理，包含神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

实践项目：经过实践项目，让学生将所学常识使用于处理实践问题，进步实践才能。

机器学习根底：介绍机器学习的基本概念、原理和常用算法，为学生打下坚实的理论根底。

数据预处理：解说怎么对数据进行清洗、转化和特征提取，进步模型的功能。

模型点评：介绍怎么点评模型的功能，包含准确率、召回率、F1值等目标。

模型优化：解说怎么调整模型参数，进步模型的泛化才能。

实践使用：经过实践事例，让学生了解机器学习在各个范畴的使用，如自然语言处理、核算机视觉、引荐体系等。

数据科学家：担任数据剖析和发掘，为事务决议计划供给支撑。

算法工程师：担任规划、开发和优化机器学习算法。

产品司理：担任将机器学习技能使用于产品开发，进步用户体会。

研讨工程师：在高校、科研机构从事机器学习相关的研讨工作。

课程内容丰厚，理论与实践相结合，可以协助学生全面把握机器学习常识。

师资力量雄厚，授课教师具有丰厚的教育经历和实践经历。

实践项目丰厚，可以进步学生的实践操作才能。

工作远景宽广，结业生在工作市场上具有很高的竞争力。

NTU的机器学习课程以其理论与实践相结合的特色，为有志于从事人工智能范畴的学生供给了杰出的学习渠道。经过学习这门课程，学生不只可以把握机器学习的基本理论和办法，还可以进步实践操作才能，为未来的工作开展奠定坚实根底。