上海機器學(xué)習(xí)精品培訓(xùn)班

【關(guān)于機器學(xué)習(xí)】

機器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。

它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

【課程簡介】

從實際應(yīng)用入手, 學(xué)習(xí)Scikit-learn, Face++, OpenCV等機器學(xué)習(xí)工具。了解KNN，K-Means，SVM等機器學(xué)習(xí)常用算法。制作手寫識別，人臉識別，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析等有趣并有代表性的項目來幫助學(xué)生認(rèn)識,了解,掌握機器學(xué)習(xí)。

【課程收獲】

對應(yīng)CSTA級別：Level 3A, 3B

超過2017年浙江省高考信息技術(shù)水平

達(dá)到美國大學(xué)計算機專業(yè)大一水平

【適合學(xué)員】

推薦開始年齡（零基礎(chǔ)）：15 - 18歲

【教學(xué)師資】

張宏 數(shù)據(jù)可視化導(dǎo)師

個人簡介

同濟大學(xué)軟件工程碩士，參與同濟大軟件學(xué)院計算機視覺實驗室相關(guān)科研工作，主要科研方向為光譜圖像重建。本科畢業(yè)論文《基于光譜重建的高光檢測和移除》榮獲2015年同濟大學(xué)畢業(yè)論文。熱愛藝術(shù)，熱愛設(shè)計，熱愛一切有創(chuàng)造性的事物。

一年數(shù)據(jù)可視化學(xué)生項目輔導(dǎo)經(jīng)驗。

教學(xué)心得

Stay hungry ,stay foolish.

James老師

個人介紹

上海紐約大學(xué)交互媒體藝術(shù)和金融雙專業(yè)。致力于Arduino和Processing開發(fā)多年，擅長軟硬件交互編程預(yù)計傳感器的配置和使用。曾作為隊長帶隊斬獲上海大學(xué)生創(chuàng)客大賽前三，并受邀參加中美創(chuàng)客大賽；曾擔(dān)任交互媒體藝術(shù)主任Marianne Petit教授學(xué)生助理，與教授一起完成的系列作品Breathe在美國紐約出展。

從事教學(xué)工作2年。

教學(xué)心得

育人，而后教書。

【學(xué)校環(huán)境】

【教學(xué)風(fēng)采】

【關(guān)于我們】

BiggerLab必果編程社是一所科技與學(xué)術(shù)相結(jié)合的青少年編程教育機構(gòu)，由海歸團隊創(chuàng)立，致力于為中國培養(yǎng)STEM素養(yǎng)人才。必果從美國引進(jìn)的計算機科學(xué)教育標(biāo)準(zhǔn)（CSTAK-12CSstandards），來自常春藤盟校、紐約大學(xué)、牛津大學(xué)等名校學(xué)術(shù)團隊經(jīng)過嚴(yán)格測評，建立一套適用于國內(nèi)6-18歲青少年兒童學(xué)習(xí)的編程課程體系，根據(jù)年齡層與孩子自身情況的不同制定教學(xué)方案。不同學(xué)習(xí)階段均有相應(yīng)的五類知識理解和六項能力練習(xí)，同時還會為有意愿留學(xué)申請或參加編程競賽的學(xué)生，提供清晰的指導(dǎo)方案與高質(zhì)量的針對性訓(xùn)練。

培養(yǎng)課程包括：Scratch、AppInventor2、Minecraft-Python、Python、AP計算機、數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)、人工智能課程學(xué)習(xí)。教學(xué)采取小班制、漸進(jìn)式、項目制、作品展示的方式，引導(dǎo)孩子科學(xué)學(xué)編程。授課形式上，以線上線下課程相結(jié)合，滿足孩子方便學(xué)習(xí)的需要。

必果始終堅持將孩子的興趣學(xué)習(xí)與潛力激發(fā)貫徹到教學(xué)中。教程標(biāo)準(zhǔn)化、人性化、主張因材施教，使培養(yǎng)孩子編程學(xué)習(xí)技能的同時，重視培養(yǎng)孩子的思維與學(xué)習(xí)能力。幫助孩子能夠獨立發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題，自信迎接人工智能時代的挑戰(zhàn)。