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面向人工智能人才培养的矩阵应用

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    面向人工智能人才培养的矩阵应用
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随着大数据和人工智能高速发展,业界各种新的应用遍地开花,给人们的生活带来重大的改变。高校要培养合格的人工智能专业的毕业生,必须提高课程的含金量。线性代数作为人工智能必备的基础知识,地位变得更加重要。传统的线性代数教学一般是公共课程,教学主要围绕如何概念介绍和计算方法。本课程是一个新的教学思路尝试。

课程概览
       传统的线性代数教学主要围绕如何线性代数数学概念介绍、相关定理、人工计算方法,对于线性代数核心理论如何在人工智能领域得到应用则很少涉及。本课程主要是从6个矩阵重要知识点的详细介绍,拓展到它们的应用。例如矩阵乘法及应用,如何利用矩阵特征值优化数据分析方法,矩阵理论如何与深度学习中的图像识别应用相关。通过动画的形式展示算法中数学原理,提高学生学习兴趣,做到学以致用,同时也希望可以对人工智能专业人才数学能力培养方法提供一些有益思考。
授课讲师

魏老师

1986年本科毕业于兰州大学数学系;1995年研究生在西安交通大学获得硕士学位。从事研究学科:应用数学。主要研究方向:组合数学、图论。 现任华南农业大学数学与信息学院副院长;信息与计算数学专业主任(学科带头人);广东省运筹学会副理事长。 主讲课程有:高等数学、线性代数、最优化方法、数值分析、矩阵理论、数学模型、数学实验等;主持省部级课题十项;主编省部级规划教材四部,三次评为部级优秀教材奖。带领教学团队进行线性代数课程混合式教学改革,2020年该课程被评为首批国家级混合式“一流课程”。

朱老师

主要从事代数图论方向的研究。2005年至今在华南农业大学数学与信息学院工作,先后担任过高等数学,文科数学,线性代数,概率论,高等代数等的教学工作,期间担任过线性代数的课程负责人,参编魏福义主编的《线性代数》教材,先后发表论文6篇,其中教学论文2篇,其它学术论文4篇,主要参加各级相关科研项目6个。

赵老师

教学特长:高等数学,线性代数,概率论与数理统计。 国家级一流课程“线性代数”教学团队主讲老师

文老师

主讲《数学与设计》《计算机网络应用》课程。研究方向:计算机图形与数据分析融合。团队工作:负责教学动画、课件的制作与整理。

林利云

2005年毕业于华南师范大学,获硕士学位。主讲课程有《高等代数》、《高等数学》、《线性代数》等。

课程大纲
  • 第1章矩阵乘法与数据处理
  •     第1节 视频微课
    视频名称:01 矩阵乘法与数据处理.mp4
  •     第2节 课程教案
  • 第2章矩阵变换与色彩转换
  •     第1节 视频微课
  •     第2节 课程教案
  • 第3章逆矩阵与信息加密
  •     第1节 视频微课
    视频名称:03 逆矩阵与信息加密-20220428081952.mkv
  •     第2节 课程教案
  • 第4章矩阵变换与图像转化
  •     第1节 视频微课
  •     第2节 课程教案
  • 第5章正交矩阵与图像压缩
  •     第1节 视频微课
  •     第2节 课程教案
  • 第6章特征向量与人脸识别
  •     第1节 视频微课
  •     第2节 课程教案
实验列表
节数上课时间星期一 星期二星期三星期四 星期五星期六星期天
第1节08:00 - 08:40
第2节09:00 - 09:40
第3节10:00 - 10:40
第4节11:00 - 11:40
第5节14:00 - 14:40
第6节15:00 - 15:40
第7节16:00 - 16:40
第8节17:00 - 17:40
天数上课日期上课时间内容
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    《面向人工智能人才培养的的矩阵应用》教学大纲(完结版2022-4)

    大小:13.98KB

    2022-04-28

  • doc

    专题6的教案特征向量与人脸识别

    大小:137.94KB

    2022-04-24

  • doc

    专题5的教案-正交矩阵与图像压缩

    大小:159.0KB

    2022-04-24

  • doc

    专题4的教案-矩阵变化与图像转化

    大小:119.5KB

    2022-04-24

  • doc

    专题3的教案-可逆矩阵与信息加密

    大小:146.0KB

    2022-04-24

  • doc

    专题2的教案-矩阵变换与色彩转换

    大小:90.61KB

    2022-04-24


课程名称:
面向人工智能人才培养的矩阵应用
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0
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