人工智能视域下协同过滤推荐系统的工程训练平台

发布时间：2023-06-01 18:38

　　在培养人工智能类相关工科专业学生的工程综合创新能力中,为了解决学生对复杂智能工程抽象理论理解困境,提出以构建人工智能典型内核算法应用的协同推荐系统为工程综合创新实践教学平台。介绍了人工智能的相关背景,针对本科阶段人工智能复杂工程模拟教育实践特点及存在的问题,进行建设操作演示型、参与设计型以及探索创新型的系列单元实际训练项目;通过详细分析几种典型协同推荐内核算法的优劣,展示获取大量数据样本的平台视觉部分、演示基于物品的图片或用户脸部信息识别的动态分拣部分,可以让学生能够直观学习人工智能技术应用情况。通过该平台阶梯式的实践教学引导和推进,提高学生科技实践创新意识和实践动手能力。

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【文章目录】：
1 人工智能视域下工程型人才培养
2 协同过滤推荐系统
3 以用户脸部信息推荐为例的工程综合与创新实践教学平台
    3.1 用户脸部信息特征创新实践训练方案
    3.2 用户脸部信息特征推荐工程训练的复杂性
        (1) 必须运用深入的工程原理并经过分析才可能得到解决。
        (2) 需要涉及多方面的技术, 工程和其他因素, 并可能相互有一定冲突
            ① 推荐算法的设计。
            ② 综合技术应用。
            ③ 硬件架构设计阶梯式选择。
        (3) 问题中涉及的因素可能没有完全包含在专业标准和规范中。
4 用户脸部信息推荐系统创新实践阶梯式训练内容
    4.1 实验环境配置项目 (操作演示型)
    4.2 样本数据集的构建项目 (参与设计型)
    4.3 算法分析 (探索创新型)
5 结语



本文编号：3826820