| 机器学习理 论与实践(上) | 机器学习数学基础 | Python编程基础 | 机器学习算法模型 | |||||||
| 占比 | 30% | 占比 | 30% | 占比 | 40% | |||||
| 考核 方式 | 分组 报告 | 100% | 考核 方式 | 算法设计任务 | 70% | 考核 方式 | 课堂任务 | 30% | ||
| 优秀案例 | 30% | 拓展任务 | 20% | |||||||
| 期末考试 | 50% | |||||||||
| 机器学习理 论与实践(下) | 机器学习综合实践 | |||||||||
| A 模 块 | 课堂任务 | 期末综合实践项目 | 优秀案例 | |||||||
| 占比 | 40% | 占比 | 50% | 占比 | 10% | |||||
| 考核 方式 | 基线 模型 | 50% | 考核方式 | 实验报告 | 60% | 考核 方式 | 入选优 秀案例 | 100% | ||
| 拓展 任务 | 50% | 技术答辩 | 40% | |||||||
| B 模 块 | 大数据相关学科竞赛获奖 | |||||||||
| 全国一等奖 | 课程成绩认定为100分 | |||||||||
| 全国二等奖 | 课程成绩认定为95分 | |||||||||
| 全国三等奖 | 课程成绩认定为90分 | |||||||||