第1章 人工智能及机器学习概述
1．1 人工智能概述
1．2 机器学习概述
1．3 人工智能的应用
第2章 人工智能在教育领域的应用
2．1 人工智能与学生
2．2 人工智能与教师
2．3 人工智能与教师决策支持
第3章 数据准备及预处理
3．1 数据下载和导入
3．2 数据观察
3．3 数据预处理
3．4 数据抽样
3．5 数据平衡化
3．6 过拟合和欠拟合
第4章 有监督机器学习
4．1 有监督机器学习简介
4．2 距离计算
4．3 k近邻算法
4．4 线性回归
4．5 逻辑回归算法
4．6 支持向量机
4．7 决策树
第5章 无监督机器学习
5．1 无监督机器学习简介
5．2 聚类算法
5．3 关联规则
第6章 数据降维
6．1 数据降维
6．2 线性降维
6．3 非线性降维
第7章 神经网络
7．1 神经元
7．2 感知机与多层网络
7．3 反向传播算法
第8章 机器学习算法在教育实践中的应用案例分析
8．1 学生成绩预测
8．2 学生辍学预测
第9章 人工智能教育的展望与挑战
9．1 人工智能教育展望
9．2 人工智能教育的挑战
参考文献
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