400-688-0112
教学阶段 | 核心技术要点 |
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基础理论构建 | 监督/非监督学习原理、分类与回归应用场景分析 |
算法实践训练 | 线性回归误差分析、梯度下降算法实现与调优 |
高阶模型应用 | 神经网络构建、反向传播算法实战、正则化处理 |
本课程面向具备以下条件的学习者:
▪ 总课时量:125标准课时
▪ 科研阶段:7周在线小组协作学习
▪ 论文阶段:5周专业导师一对一辅导
完成课程可获得:国际会议论文发表支持、导师推荐信、教育部认证成绩单等多项学术成果。
领域专家+学术顾问全程指导,确保理论与实践深度结合
从算法推导到论文发表的完整科研流程实训
课程开始前将提供预学习资料包,包含Python编程基础教程、线性代数重点解析文档及相关论文精选集。
教学团队提供从选题论证、实验设计到论文润色的全程指导,协助完成EI/CPCI等核心期刊的投稿流程。