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数学161机器学习的数学基础
课程描述机器学习方法中数学概念的简介，重点是开发新机器学习算法所需的理论工具。主题包括线性代数和矢量计算，以应用于监督学习，回归，分类，无监督学习，群集，降低性降低以及在机器学习算法中使用的优化和概率理论。先决条件数学010a，具有c-或更高的级别，数学031，具有c-或更高等级；或等效；或讲师的同意。MARC PETER DEISENROTH，A。AldoFaisal和Cheng Suong Ong其他资源凸出凸出优化：算法和复杂性（第8卷第8号3-4，2015）由SébastienBubeckMatrix方法在数据挖掘和模式识别中（2007年）的Lars Elden建议的讲座时间表
通过运动和数学谈话减少数学焦虑
问题陈述 许多二年级学生都患有数学焦虑症。他们说自己数学不好，不喜欢数学。许多有这种感觉的学生的成绩低于年级水平，并且未能获得未来所需的基本数学技能。 研究目标 我进行这项研究的目标是开展活动和课程，以减轻他们对自己和数学概念的负面看法。 研究问题 开展成长型思维活动、数学讲座和数学运动对二年级学生的数学焦虑有何影响？ 背景 本研究的背景是一所位于农村社区的学校，学校的整体社会经济地位被评为中低阶层，超过一半的学生享受免费或减价午餐。根据 2016-2017 年 TARP 数据，小学学生的种族百分比如下：0.4％ 非裔美国人、7.5％ 西班牙裔、82.1％ 白人、2.2％ 美洲原住民、1.2％ 亚裔、6.7％ 双种族或多种族。参与者 本研究的参与者包括 96 名二年级学生，其中 54 名男性和 42 名女性。81 名学生是白人/高加索人，两名是西班牙裔美国人，两名亚裔美国人，11 名是两个或多个种族。要收集的数据 ISTATION 数学成绩和数学自我概念调查要收集的频率两种形式的数据收集都将在干预之前和干预结束后进行。数据位置
数学0991大学代数的数学技能
数学0991大学代数的数学技能（2个学分）与数学1100大学代数同时教授（4个学分）。一起，这些课程在一个学期内完成了数学1100资格的学生1100资格完成中级代数和大学代数涵盖的主题。大学代数的数学技能涵盖了绘图和写作方程；对多项式的分解和操作；关于理性表达的操作；指数规则；简化自由基；计算器技能；和学生的成功技能。学生必须同时完成数学0991和数学1100。B.日期上次审查/更新：2023年3月C.主要内容领域的概述：1。线性函数2。分解3。有理表达式4。激进分子5。多项式6。指数规则7。计算器技能8。学生成功技能D.课程学习成果：成功完成课程后，学生将能够：1。图2.因子并在多项式上执行操作3。对有理表达式执行操作4。使用指数规则5。简化了自由基
数学1303-大学数学和定量素养
本课程在以下领域增强了学生的能力：分析技能定量推理学生将分配和使用数字，阅读和分析数据，得出推断，并基于合理的数学推理来支持结论。学生将应用适当的数学/统计模型来解决问题。学生将以视觉，数字和语言上象征性地表示数学/统计信息，并将解释模型和数据以绘制推论。学生将认识到定量分析的局限性。沟通技巧（书面和口头）学生将熟练交流。学生将必须阅读和理解书面语句，并将这些语句转化为数学语句。此外，在解决问题后，他们将期望将数学语句转换回书面语句。学生将研究各种现实情况，根据该研究进行计算，并就他们的研究和结论撰写论文（有时，在班级出现）。道德决策学生将建模道德决策过程。学生将在公开的统计研究中确定道德困境并影响各方。学生将制定针对不道德提出的假设统计研究的决议。iii。主要课程主题A.个人，州和国家金融
人工智能数学
然而，人工智能并不是一个新现象。事实上，早在 1943 年，McCulloch 和 Pitts 就开始通过模仿人脑功能开发学习算法，通过连接并排列成多层的人工神经元形成人工神经网络。当时，他们就已经对人工智能的实现有了愿景。然而，社区并没有充分认识到神经网络的潜力。因此，第一波人工智能浪潮并没有成功并消失了。1980 年左右，机器学习再次流行起来，那段时期出现了几个亮点。真正的突破和随之而来的新一波人工智能浪潮出现在 2010 年左右，深度神经网络得到了广泛的应用。今天，这种模型可能被认为是人工智能的“主力”，在本文中，我们将主要关注这种方法。深度神经网络的结构正是 McCulloch 和 Pitts 引入的结构，即无数连续的人工神经元层。如今，前几年的两个主要障碍也已消除；由于计算能力的大幅提升，训练数百层的深度神经网络是可行的，而且我们生活在数据时代，因此可以轻松获得大量的训练数据。
人工智能的数学
1.1.人工智能的兴起 然而，人工智能并不是一个新现象。事实上，早在 1943 年，McCulloch 和 Pitts 就开始通过模仿人脑功能开发学习算法方法，通过连接并排列成多层的人工神经元形成人工神经网络。那时，他们就已经对人工智能的实现有了愿景。然而，社区并没有完全认识到神经网络的潜力。因此，第一波人工智能没有成功并消失了。1980 年左右，机器学习再次流行起来，那段时期有几个亮点。真正的突破以及随之而来的新一波人工智能浪潮出现在 2010 年左右，深度神经网络得到了广泛的应用。今天，这种模型可能被认为是人工智能的“主力”，在本文中我们将主要关注这种方法。深度神经网络的结构正是 McCulloch 和 Pitts 引入的结构，即无数连续的人工神经元层。今天，前几年的两个主要障碍也已消除；由于计算能力的大幅提升，训练数百层的深度神经网络是可行的，而且我们生活在数据时代，因此可以轻松获得大量的训练数据。
科学与数学
据我们所知，这是首次有 USCB 本科生与来自国内外机构的合作者以第一作者身份发表论文，但这些合作者都不在 USCB。Matthew (“Matty”) Holt 先生是 USCB 的 Kim Ritchie 博士的本科合作者，他与来自佛罗里达州米拉马尔、伊利诺伊州芝加哥和土耳其安卡拉的合作者在《神经科学评论》上发表了一篇最新文章。大三学生 Holt 先生后来进入 USCB，选择将自己的学术生涯推迟到疫情消退之后。在学术休假期间，Holt 先生与医学研究人员合作，系统地回顾了“……应用于运动皮层的皮层内脑机接口 (iBCI) 以改善运动能力受损患者的功能”的知识状态。临床试验已启动，以评估植入微电极阵列的四肢瘫痪参与者。这些 iBCI 设备植入物可以处理来自运动皮层的神经信号，从而改善运动障碍患者，并在一定程度上增强接受治疗患者的功能恢复。本文回顾了该设备恢复四肢瘫痪患者的运动功能的能力，这些患者因肌萎缩侧索硬化症、中风、脊髓小脑变性（小脑未受累）和脊髓损伤而失去运动功能，积极和消极结果均基于最近这些临床试验中有限的样本量。我们赞扬 Matty 取得的这一突破性成就！
数学认知
数学素养的发展和科学必须基于对数学认知，其发展及其大脑机制的研究。在过去的30年中，认知心理学，神经心理学，发育心理学和动物心理学的研究结果表明，数学认知是一种认知系统，基于谱系的演变和个人的发展，具有复杂的组成部分和结构。尤其是自1990年代以来，随着大脑和认知科学的繁荣，研究人员对数学认知的大脑机制进行了更深入的系统研究，并在认知和大脑水平之间建立了初步的对应关系。这些发现无疑为当前的基本数学教育提供了宝贵的见解。鉴于大脑和认知科学的最新进展以及我们最近的一些研究结果[2] [3] [4]，本文将讨论数学认知，进化和发展的组成部分和结构，大脑的结构和功能基础，脑力和功能基础，脑障碍及其大脑机制，学习和大脑的可塑性，并分析其对基本数学教育的影响。
