课程资源

机器学习算法实训

面向教学、实训与创新实践的一体化产品

围绕监督学习与无监督学习主线,系统覆盖经典机器学习算法、模型评估与调优方法,结合Python工程实践完成从数据处理到模型落地的完整训练流程。

机器学习算法实训产品图 1
PRODUCT VIEW / 01
4
核心模块
开放
教学扩展
全程
交付支持
项目化
教学组织

01 / TEACHING POSITIONING

面向课程与实训的
产品定位

机器学习算法实训以能力训练和项目实践为主线,把原理讲解、代码实验、数据资源和综合任务组织为可落课的教学内容。

课程可与智学云平台及人工智能实验设备配套,也可以结合学校现有环境实施。教师可根据学时、学生基础和专业方向调整实验深度。

人工智能技术应用专业计算机与软件相关专业需要补充项目化资源的课程团队技能竞赛与创新实践教学

02 / SYSTEM CAPABILITIES

从单项实验到多模态联动

硬件模块不是孤立陈列,而是围绕真实数据、算法推理与实体执行组织成可组合的教学系统。

MODULE / 01

算法推导详解

深入剖析数学原理,让学生知其然更知其所以然。

MODULE / 02

Scikit-Learn实战

结合主流机器学习库,教授高效的特征工程与模型构建方法。

MODULE / 03

端到端项目

包含数据清洗、模型训练、参数调优到部署的完整项目流程。

MODULE / 04

海量数据集

提供多个行业的真实业务数据集,让模型训练更具实际意义。

05 / PROJECT PRACTICE

可开展的实验与项目

  • 算法推导详解
  • Scikit-Learn实战
  • 端到端项目
  • 海量数据集

06 / DELIVERY

从方案到首次开课

  1. 1

    实施前确认课程目标、班级规模、场地网络和现有设备条件。

  2. 2

    交付时完成环境部署、样例验证、账号或设备初始化及使用培训。

  3. 3

    提供配套文档、实验资源和技术支持渠道,协助教师完成首次开课。

  4. 4

    支持基于学校课程与项目需求进行内容扩展,具体范围以确认后的方案为准。

FAQ / SUPPORT

常见问题

机器学习算法实训适合哪些学校和课程?

适合需要开展人工智能理论与实践结合教学的本科、高职和职业院校。具体课程应根据机器学习算法实训的功能、学生基础和学校人才培养方案确定。

是否支持教师二次开发?

产品和课程重视开放接口、样例代码与可扩展实验。具体可开放范围、开发语言和接口清单可在方案确认阶段说明。

如何确定采购数量和配置?

建议结合班级人数、小组组织、周课时、共享课程数量和现有环境测算。风扬信息可在需求调研后提供分层配置建议。

是否提供安装培训和教学支持?

可提供部署调试、样例验证、教师使用培训与后续技术支持,详细交付范围以项目方案和合同为准。

BUILD YOUR AI LAB

把产品参数,变成可落地的实训方案。

告诉我们专业方向、班级规模和课程目标,获取设备配置、工位规划、课程资源与实施建议。