课程名称

高级机器学习理论与应用

学习对象

本课程面向已具备本科阶段机器学习基础知识的硕士研究生，适合计算机科学、人工智能、数据科学及相关专业的学生，旨在提升其在复杂场景下的理论建模与工程实践能力。

课程安排

课程共16周，每周一次3小时授课； 前8周聚焦理论基础，包括概率图模型、优化方法等； 后8周以项目驱动，涵盖自然语言处理、计算机视觉等实战模块； 期末考核形式为小组项目报告与个人论文评析。

课程特色

以“理论深度+行业应用”双主线推进，结合国际顶会论文解读与工业级案例拆解； 提供可复现的代码库与数据集，强化从理论到代码的转化能力； 引入增量学习、元学习等前沿话题，紧跟技术演进趋势。

课程内容

概率图模型与推断算法； 深度生成模型（VAE、GAN）； 强化学习基础与多智能体系统； 可解释性AI与伦理分析； 大规模模型分布式训练技术； 跨模态学习与迁移学习实战。

班制安排

小班制教学，每班限30人； 分设理论班与实验班，学生可根据基础灵活选择旁听模块； 支持线上线下混合授课，提供录播回放与在线答疑通道。

教学优势

授课教师均来自顶尖高校及企业研究院，具备5年以上科研或项目经验； 与国内AI实验室合作提供真实数据资源； 采用“问题链-探究式”教学法，通过连续问题启发批判性思维。

课程亮点

开放OpenML、Kaggle竞赛直通通道，优秀项目可推荐至国际会议； 独家设计“模型鲁棒性挑战赛”，模拟对抗环境下的算法优化； 提供NVIDIA DGX集群算力支持，突破本地硬件限制。

问答

问题：硕士研究生机器学习课程如何帮助提升科研能力？ 答案：本课程通过精读顶会论文、复现前沿模型及设计创新实验，系统性训练文献批判、实验设计与论文写作能力，直接支撑研究生课题攻关与高水平论文发表。

问题：该课程对编程基础较弱的学生是否有支持措施？ 答案：课程提供预修Python及PyTorch训练营，并配备助教一对一代码调试指导，所有实验均分阶设计（基础实现-优化扩展），逐步提升工程实践能力。