“机器学习”课程教学探索与实践

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1、“机器学习”课程教学探索与实践　　摘要：为了提高“机器学习”课程的教学质量，在分析教学过程中存在的主要问题的基础上，提出改进的教学方法。理论教学环节，注重激发学生的学习兴趣，理论联系实践和互动式教学。实践教学环节，通过实验设计层次化、实验要求明确化和实验考核常规化，培养学生的综合应用能力和解决实际问题的能力，这些教学经验在教学实践中取得了良好的效果。　　关键词：机器学习；教学方法；教学改革　　中图分类号：G642.0文献标志码：A文章编号：1674-9324（2014）53-0158-02　　“机器学习”是现代信息技术科技领域中一门非常重要的学科，涉及概率论、统计学、

2、脑科学、认知学等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。“机器学习”是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，具有重要的研究价值和广泛的应用价值。因此，要想成为高科技行业的高层次人才，就需要掌握与“机器学习”课程所相关的知识和技术。　　一、课程安排和教学内容选择　　“机器学习”课程是我院“智能科学与技术”专业的专业课程之一，与“人工智能”、“数学图像处理”、“机器视觉”7构成了本科生培养的有机课程体系。按照我院“机器学习”教学大纲的要求，总学时数为32，其中理论教学24学时，实践教

3、学8学时。我院选用的教材是由TomMitchell所著，曾华军、张银奎等译的“MachineLearning”，这是一本“机器学习”课程的经典教材，展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。该书总共有十三章，有些内容如第七章的“计算学习理论”对于本科生来说理论性过强，不易理解；有些内容如第四章的“人工神经网络”和第九章的“遗传算法”与我们的另一门专业课“智能计算”在内容上有重叠。因此，要想在最短的时间内让本科生掌握最基本的“机器学习”的原理和方法，就需要对教学课程选择优化，激发起学生的学习兴趣，为进一步的深入学习打下坚实的基础。最终，我们选择了该书的第

4、一、二、三、五、六、八、十三章作为教学的主要内容，同时结合教师自己的科研工作，时刻关注“机器学习”在国内、国际上的最新进展，在教学过程中以专题讲座的形式将“机器学习”的最新研究成果介绍给学生，达到使学生开阔眼界、增长见识的目的。　　二、教学中存在的问题　　笔者承担“机器学习”课程教学工作已有五年，在日常的教学活动中，发现该课程的教学问题主要体现在以下几个方面。　　1.课程理论抽象，学生学习兴趣不高。“机器学习”理论性强，如按照传统的教学方法在课堂上讲解“机器学习”的各种理论和算法，必然涉及到大量的数学公式推导，这就要求学生要有较好的数学基础，从而使数学基础不好的学生学

5、习起来比较困难，兴趣不高，教学效果不佳。　　2.教学内容丰富，知识点分散。“机器学习”7涉及的理论、算法很多，并且算法之间联系不大，教学内容易面面俱到，这就导致学生只掌握了分散的知识点，没有形成一条完整的知识链，不知道自己所学的算法有什么用、如何使用，从而失去了学习目标，影响了学生的学习热情。　　3.实验课比例较小且难度较大。“机器学习”是一门实践性很强的学科，由于实验课时较少，仅提供8学时，使原本很重要的实践活动变成了搭配；同时，部分“机器学习”算法较复杂，编程实现难度较大，加上大部分学生本身的编程能力有限，很难在较短的时间内完成实验课的内容。最终导致学生对实验课的

6、兴趣不高，消极应对，没有将学习到的理论知识应用到实践，学生的动手能力也没有得到充分锻炼。　　针对以上问题，笔者在“机器学习”教学实践中注重理论教学与实践教学紧密相连，研究如何恰当组织教学内容，合理分配实验环节，激发学生的学习兴趣，加强学生实践动手能力的培养，达到知识传授和能力培养的有效结合。　　三、教学方法改进　　（一）理论教学　　在一个完整的教学过程中，理论教学是尤为重要的一个环节，是学生获取知识的直接渠道。如何提高学生的学习积极性和激发学习兴趣；如何把枯燥无味的理论和算法讲解深入显出，易于理解，是理论教学问题中需要重要解决的问题。可以从以下几个方面入手。　　1.上

7、好绪论课，激发学生的学习兴趣。“兴趣是最好的老师”7，兴趣是学生主动学习、积极思维、勇于探索的强大动力。因此在教学活动中，应该注重激发学生的学习兴趣，让学生自始至终主动参与学习，全身心地投入到学习活动中。因此，我们应该重视绪论课，通过查阅大量文献资料，将最新的“机器学习”的研究成果展现给学生，激发学生的学习兴趣。教材中列举了“机器学习”的一些成功应用，如学习识别人类的讲话、学习驾驶车辆、学习分类新的天文结构、学习以世界级的水平对弈西洋双陆棋等。但是，这些应用只有一些文字上的描述，很难给学生留下直观的印象，我们可以上网查找一些相关的视频资料，结合视频资