人工智能技术建模课程主要包括以下内容：
1. 人工智能技术概述：介绍人工智能技术的基本概念、发展历程和应用领域。
2. 数据分析与处理：介绍数据分析与处理的基本方法和工具，特征提取、数据可视化等。
3. 机器学习算法：介绍机器学习算法的基本原理和应用方法，包括监督学习、非监督学习、半监督学习等。
4. 深度学习技术：介绍深度学习技术的基本原理和应用方法，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
5. 人工智能模型构建：介绍人工智能模型构建的基本方法和流程，特征选择、模型训练、模型评估等。
通过学习人工智能技术建模课程，学生将能够：
1. 掌握人工智能技术的基本概念、发展历程和应用领域。
2. 熟悉数据分析与处理的基本方法和工具，能够对数据进行预处理、特征提取和可视化。
3. 熟悉机器学习算法的基本原理和应用方法，能够选择适当的算法进行模型构建和预测。
4. 熟悉深度学习技术的基本原理和应用方法，能够构建深度学习模型进行图像识别、自然语言处理等任务。
5. 能够独立完成人工智能模型构建的各个环节，特征选择、模型训练和评估。
人工智能技术建模课程的评估方式包括平时成绩和期末考试成绩。平时成绩包括作业、实验和课堂表现，占总成绩的50%；期末考试占总成绩的50%。
人工智能技术建模课程是一门重要的人工智能领域的基础课程，对于学生提高在人工智能领域的应用能力和竞争力具有重要意义。希望广大学生能够认真学习，掌握人工智能技术建模的核心方法，为未来的发展打下坚实的基础。
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