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《智能数据挖掘实训》
课程教学大纲
院(系/部):计算机科学与技术学院
教研室:人工智能
日期:2023.06
1
《智能数据挖掘实训》课程教学大纲
课程英文名称:PracticalTraining课程编码:0615005027
ofIntelligentDataMining
总学分/总学时:1.0/32理论学时/实验学时:0/32
课程性质:专业拓展课程先修课程:程序设计基础、数据
结构
课程负责人:安志勇适用专业:人工智能
开课单位:计算机科学与技术学院大纲制定者:安志勇
大纲审定者:李大社大纲审定时间:2023.06
本大纲适用2023年版人工智能专业人才培养方案
一、课程简介
智能数据挖掘实训既是人工智能专业学生的专业必修课程,也是集中性的实
践教学环节之一,同时也是理解和深入掌握智能数据挖掘的基础理论、认识数据、
数据预处理、线性回归与分类、关联规则挖掘、分类和聚类等模型及应用的重要
环节。
本课程通过对实际数据项目的分析更加深入地理解常用的人工智能模型。该
课程的先修课程有数据结构、程序设计、概率论与数理统计等。通过本课程的教
学,使学生掌握数据挖掘的一般原理和处理方法,能使用人工智能理论解决数据
相关的问题,对培养学生的数据抽象能力、分析问题解决问题的能力、进行各种
应用系统的设计、开发及维护的能力都具有重大的意义。
二、课程目标与毕业要求关系
(一)课程目标
1.知识传授目标
1-1培养学生掌握智能数据挖掘的任务、基本原理、数据分析、在实际工程
中的应用;能够对计算机领域复杂工程问题进行分析,并能求得解决方案;能够
对解决方案的合理性进行分析,以获得有效结论。
2
2.能力培养目标
2-1注重文档书写和答辩能力的培养。使学生能够对采集到的实验数据进行
整理、分析和解释,并能通过信息综合得出有效结论。具有良好的身心素质,
能够胜任团队成员的角色,能与团队成员进行有效沟通、合作,独立完成团队分
配的工作。
2-2提升学生的逻辑思维能力和动手实践能力,通过实验加深对智能数据挖
掘的理解和应用。
2-3培养学生的团队协作和沟通能力,通过小组讨论、项目合作等方式,让
学生学会与他人共同解决问题。
3.价值塑造目标
3-1塑造学生扎实的智能数据挖掘理论基础,为其后续学习和职业生涯中的
软件开发、系统维护等任务奠定坚实的技术基础。
3-2培养学生独立思考和自主创新的意识,在面对复杂问题时能够提出独特
的见解和解决方案。
3-3塑造学生严谨、细致、精益求精的工作态度,使他们在智能数据挖掘过
程中能够遵循规范、注重细节,确保建模的正确性。
3-4引导学生树立强烈的职业自豪感和责任感,意识到自己的工作对于整个
项目或系统的重要性。
(二)课程目标对毕业要求的支撑关系
课程目标毕业要求指标点
2.问题分析:能够应用数学、物理和工程科学的基本原理,
课程目标1、2识别、表达、并通过文献研究分析复杂工程问题及求解,
以获得有效的系统设计方案。
3.设计/开发解决方案:能够针对人工智能技术领域复杂
课程目标1、3工程问题提出解决方案,设计满足特定需求的
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