摘要
“人工智能+高等教育”已经成为国家人工智能发展和人工智能赋能人才培养发展战略。人工智能的发展对于高等教育人才培养的创新起到了助推作用,针对当前多学科交叉协同发展趋势,人工智能赋能教育已成为未来教育变革的重要趋势。本文提出了一种机器学习和统计学相融合的交叉课程设计方式,利用机器学习课程中的决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类、集成学习模型来实现统计学课程中的时间序列对象的预测,主要从交叉课程的教学大纲、考核方案两个方面进行了设计。为人工智能赋能统计学课程内容提供了一种参考方法。
出处
《信息记录材料》
2020年第2期206-207,共2页
Information Recording Materials
基金
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201802102)资助。
作者简介
唐立力(1983-),男,汉族,重庆人,硕士,副教授,主要研究方向:智能信息处理。
