1 历史进程 2 预备知识 采用线性激活函数的神经元 采用阈值激活函数的神经元 采用 S 形激活函数的神经元 3 异或问题 4 多层感知机到底在做什么？ 5 Tilling（耕种，耕作）算法 6 可微激活函数函的多层感知机学习方法 误差 e 的表示 误差的反向传播 反向传播算法 计算例子

1 感知机的概念 2 感知机的学习策略 3 感知机学习算法 4 感知机学习算法的对偶形式

1 线性代数 符号和基础知识 矩阵乘法 运算性质 矩阵微分 2 概率论 概率空间 随机变量及其分布 随机变量的数字特征 条件期望

1 K-Means Clustering Algorithm 2 PageRank

1 Probability Density Estimation 2 Maximum Likelihood Estimation 3 MAP estimation 4 Bayesian estimation 5 Expectation maximization

1 History 2 Preparatory knowledge 3 XOR problem 4 MLP is doing what? 5 Tilling Algorithm 6 Learning algorithm for MLP of differentiable activation function

1 Preparatory knowledge 2 Perceptron concept 3 Learning strategies of perceptron 4 Perceptron learning algorithm 5 Convergence of perceptron learning algorithm 6 Dual form of perceptron learning algorithm

1 Definition of Statistical Learning 2 Application Case of Statistical Pattern Recognition 3 SPR System Framework and Design Cycle 4 Basic Concepts 5 Machine Learning in Different AI Disciplines

 第一专题 导论：理解中国特色社会主义  第二专题 中国特色社会主义进入新时代  第三专题 新时代中国共产党的历史使命  第四专题 经济现代化：推动经济高质量发展  第五专题 政治现代化：实现人民当家作主  第六专题 社会现代化：社会有序和治理现代化  第七专题 文化现代化：凝聚共识和文化繁荣  第八专题 生态文明：人与自然和谐共生的现代化  第九专题 构建人类命运共同体

电子科技大学：《任务载荷数据融合理论及应用 Task Payloads Data Fusion Theory and Application》课程教学资源（教学大纲）