课程大纲：无监督学习 - 机器学习与人工智能

第1周：课程介绍与预备知识

• 主题：机器学习基础与无监督学习概述
• 学习目标：
  • 理解机器学习的基本概念
  • 了解无监督学习的重要性
• 阅读/资源：
  • 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》 (Chapter 3)
  • Andrew Ng的Coursera机器学习课程
• 教学方法：讲座、讨论
• 评估：简短在线测试

第2周：聚类算法

• 主题：K-means聚类与层次聚类
• 学习目标：
  • 实现K-means算法
  • 了解层次聚类工作原理
• 阅读/资源：
  • 《Pattern Recognition and Machine Learning》 (Chapter 10)
  • Scikit-learn官方文档
• 教学方法：讲座、代码实践
• 评估：K-means聚类项目

第3周：关联规则学习

• 主题：Apriori算法与市场篮子分析
• 学习目标：
  • 理解Apriori算法的工作原理
  • 应用在实际数据中的关联规则挖掘
• 阅读/资源：
  • 《Data Mining: Concepts and Techniques》
  • Wikipedia关联规则学习
• 教学方法：讲座、小组讨论
• 评估：关联规则项目

第4周：降维与主成分分析

• 主题：PCA与非线性降维方法
• 学习目标：
  • 掌握PCA基本原理
  • 学习和应用t-SNE等非线性降维方法
• 阅读/资源：
  • 《The Elements of Statistical Learning》 (Chapter 2)
  • Seaborn库教程
• 教学方法：讲座、可视化练习
• 评估：降维项目报告

第5周：异常检测

• 主题：基于统计与深度学习的异常检测
• 学习目标：
  • 识别并处理异常值
  • 深入理解深度学习在异常检测中的应用
• 阅读/资源：
  • 《Anomaly Detection: A Review》
  • TensorFlow anomaly detection教程
• 教学方法：讲座、案例研究
• 评估：异常检测项目

第6周：总结与未来展望

• 主题：回顾无监督学习方法及行业应用
• 学习目标：
  • 总结本课程所学
  • 讨论无监督学习的最新进展与未来发展
• 教学方法：讨论、项目展示
• 评估：课程论文撰写

通过这个课程，学生将不仅掌握无监督学习的基本理论，还能通过实践项目深化理解，并能将其应用于实际问题中。评估将通过作业、项目以及对关键概念的理解来完成。