Machine Learning机器学习少儿班

$320.00

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机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、算法复杂度理论等多门学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。机器学习在当今生活中应用广泛,如无人驾驶汽车、面部识别、AI医疗等。

 

机器学习少儿班是未来领域科技教育中心特地为10-18岁青少年推出的科技兴趣班,通过精编的课程教材和有趣的实践项目让孩子们从基本原理到实际操作充分理解机器学习,开启人工智能技术的学习之旅。

 

主讲老师Roy毕业于于Carnegie Mellon University统计数学专业,目前作为精算师就职于美国最大的财险公司之一,具有十年以上的工作经验!精算师(Actuary)就是运用复杂的概率数学理论和金融工具管理风险的职业。因为保险公司是承担风险的公司,而风险的发生往往具有不确定性,因此精算师的日常工作就是与一系列的不确定性打交道,而运用代码程序自动计算不确定性概率的编程更是精算师的好帮手。

 

通过本次课程,孩子将会得到:

  • 数学思维和逻辑思维的提高
  • 学会使用编程软件并掌握相关编程语言
  • 了解当今机器学习的应用以及科技趋势
  • 学会使用数学概率分析问题,了解并掌握概率分布相关知识
  • 熟练掌握相关数学概念,如:概率分布、统计、运筹
  • 熟练掌握如何将数据可视化,透过分析数据进行事件预测
  • 熟练掌握多种数据建模。如:线性回归、多项式回归、多重线性回归
  • 完成自己的机器学习项目

 

适合年龄:4-12年级
课时安排:8节课,每周2节课,每节课60分钟
班级人数:10-20人
上课时间:周三周六美东时间 7-8PM(美西时间 4-5PM)
开课日期:8/5/2020

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课程内容大纲

中文内容

英文内容

Lesson Details

什么是机器学习

What is Machine Learning

Learning about machine learning and what it can do, as well as different types of data.

基础统计学

Basic Statistical Math

Learning about what to calculate mean, median and mode, the foundational pieces in statistical math.

进阶统计学

Advanced Statistical Math

Learning to calculate standard deviation and variance, as well as what they stand for in statistics.

基础概率分布

Percentiles and Data Distribution

Introduction to data distribution in charts and discovering how to calculate percentiles in data.

进阶概率分布

Advanced-Data Distribution

Diving deep into data distribution with big data and normal data.

数据可视化:散点图

Introduction to graphs: Scatter Plots

Introduction to graphical data, start to discover relationships in data and learn to predict data points on a graph

数据建模:线性回归 I

Linear Regression I

Finding relationships within data sets and predict the pattern with more scatter plots.

数据建模:线性回归 II

Linear Regression II

Predicting the data points on a graph using scipy, and calculate r-square to see if your prediction is accurate.

期中考试+评讲

Midterm Exam

Midterm Exam

数据建模:多项式回归 I

Polynomial Regression I

Advanced regression methods to draw lines through data points.

数据建模:多项式回归 II

Polynomial Regression II

Predicting future values using polynomial regression and finding bad fits.

数据建模:多重线性回归

Multiple Regression

Advanced Regression with multiple independent and dependent variables.

数据规范化:特征缩放

Scale Feature

How do we compare centimeters to gallons? Altitude to time? We can learn to scale the data using Python.

机器学习:训练和测试数据

Machine Learning: Training and Testing

Learning to train your statistical model using 80% of data and test the accuracy of your model using 20% of data.

机器学习:决策树和运筹学

Machine Learning: Decision Tree

Learning to train your program to help you make decisions like a flow chart of logic.

期末考试+评讲

Final Exam

Final Exam

其他信息

适合年级

10年级, 11年级, 12年级, 4年级, 5年级, 6年级, 7年级, 8年级, 9年级

教学语言

英文教学

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一般问题

目前没有问题。

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