课程以概率模型构建为切入点，重点训练贝叶斯推断在数据预处理中的实际应用。学员将在前3个教学单元完成Python开发环境配置、数据文件操作以及特征工程处理，通过马尔可夫链蒙特卡罗算法实现多维数据的有效嵌入。
| 教学阶段 | 技术要点 | 实战产出 |
|---|---|---|
| 基础构建期 | 贝叶斯网络搭建 | 数据清洗模块 |
| 算法深化期 | MCMC算法优化 | 特征工程工具包 |
L.Z.教授作为麻省理工学院电子工程与计算机科学系终身正教授，其学术团队在信息理论与统计推断领域持续保持国际领先地位。团队近年获得IEEE信息论论文奖等多项国际殊荣，研究成果被广泛应用于通信网络优化与智能系统开发。
课程设置强调理论到实践的完整转化链，从基础的Python数据处理起步，逐步过渡到神经网络结构设计。第四教学单元将重点解析迁移学习与经典机器学习算法的关联性，通过实际案例展示如何优化AI模型在不同数据场景中的表现。
项目特别设置论文写作指导模块，往期学员研究成果已发表于多个核心期刊。通过系统的科研方法论训练，学员不仅能完成高质量学术论文，更能掌握符合国际规范的学术表达方式，为后续深造奠定坚实基础。
