作为人工智能开发体系的重要环节，本课程采用"理论+实践"的双轨教学模式。在算法解析部分，重点讲解决策树、神经网络等十大经典模型的工作原理，结合Kaggle竞赛案例进行拆解分析。
| 教学模块 | 核心内容 | 实战项目 |
|---|---|---|
| 基础理论 | CRISP-DM方法论/数据预处理 | 银行信用评分模型 |
| 算法精讲 | 分类/聚类/回归算法 | 电商用户分层系统 |
| 工程实践 | 特征工程/模型调优 | 股票预测系统开发 |
采用双师辅导机制，每周安排企业导师进行项目复盘。教学资料包含自行研发的《机器学习实战手册》，内含20个典型业务场景的解决方案模板。
掌握Pandas数据清洗/特征选择技巧
熟练使用Scikit-learn实现分类预测
掌握Flask框架的模型服务化部署
