一、课程的学科背景：

      《机器学习与算法》是教育技术学专业（非师）一门非常重要的必修课。它是一门多领域交叉学科，主要研究计算机自主模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重组已有知识结构使之不断改善自身性能，使机器具有一定的智能。它也是人工智能的核心与基石，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。该课程不仅为今后专业课学习夯实理论与技术基础，而且为深度数据挖掘分析、深度学习、人工智能等的学习提供必要的理论、方法、技术与工具，促使学习向高阶发展，并为升学与就业奠定专业技术基础。

二、开设目的和意义：

      随着移动互联网、物联网等的快速发展，机器学习在多个领域成为关键核心和支撑技术，是各类应用共同需要的的技术基础。其应用范围涵盖了人工智能、自然语言处理、图像识别、语音识别等诸多领域。在当今信息化社会中，机器学习已经成为了越来越多领域中的重要工具，因此学习机器学习已经成为了本科生的必要选项之一。通过该课程的学习，学生了解本专业的前沿理论、技术与发展现状和趋势，初步掌握机器学习领域的主流研究方向、方法与技术，完善学生知识体系，拓展学习的思维方法，培养机器学习分析和应用能力，系统地掌握机器学习的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法，更好的适应新技术发展的要求。同时，能够帮助学生掌握一项非常有前途和挑战性的技能，帮助学生解决很多领域、学习、现实生活中的问题，帮助学生更好地探索和理解世界，为相关课程学习和工作打下理论基础，培养实事求是的科学精神，使得学生能够胜任信息技术教育和研究工作，提高职业竞争力和创造力，为其升学和就业奠定基础。

三、主要内容：

      本课程主要讲授机器学习与算法相关知识，主要内容涵盖了机器学习简介、机器学习模型评估与选择方法、数据预处理、K-Means算法、KNN算法与应用、线性回归算法与应用、逻辑回归算法与应用、决策树算法与应用、支持向量机算法与应用、BP神经网络算法、AdaBoost算法、集成学习、深度学习简介。重点是通过不同机器学习主题教学启发学生发现问题、分析问题、构建模型、选择算法、实现算法，通过调试与运行算法，对模型的性能进行评估，并分析其存在问题和局限性。

四、课程特色：

      作为人工智能时代理科专业的核心课程之一，具有时代性和应用性强的特点，将从科技强国战略、科技应用方向和敬业精神方面开展，全方位将社会主义核心价值观引导于知识传授和能力培养之中，在提高学生专业能力的同时，帮助学生树立正确的学习理念、思考方法、科学精神和民族自豪感。课程将紧扣专业培养目标和机器学习与算法前沿领域的发展趋势，围绕机器学习的原理、模型与算法三大核心内容开展教学，让学生能够较为全面地了解机器学习这门学科的各类问题和方法论, 培养学生求解问题的思想方法和逻辑思维能力。此外，本课程强调学生的动手能力，要求学生通过编程练习和典型应用实例加深理解，同时对机器学习的一般理论，要求学生具备基本编程基础，熟悉Mathlab或Python或C\C++编程语言。

五、思政教育：

      课程还精心选择与设计贴近学生生活的系列案例，融入思政思想，渗透人文精神，落实立德树人根本任务；采用“线上+线下”的混合教学模式，以讲授、讨论、协作、展示、建模和实验等为手段，注重计算思维训练，提升学生学科核心素养。

六、教学与考核方式：

        课程考核由平时成绩和期末考试两部分组成，即“平时表现+作业评价”和“机器学习期末软件作品+软件设计报告”，分别占30%和70%的比例。其中，平时成绩包括课堂表现、测验、汇报、实验、作业和出勤等，期末考核包括项目作品开发与设计报告撰写。