技术融合型课程特色解析
上海集思学院开设的机器学习与计算机网络融合课程，突破传统教学框架，将算法原理与网络工程实践有机结合。课程面向具备编程基础的学习者，重点培养网络性能优化、异常检测、安全防护等领域的实战能力。
| 技术模块 | 核心内容 |
|---|---|
| 网络测量技术 | 拓扑发现、流量分析、QoS评估 |
| 智能安全防护 | 入侵检测、异常流量识别、加密验证 |
| 性能优化系统 | 负载均衡算法、资源调度策略 |
多维教学体系构成
- 理论精讲：10课时系统解析机器学习算法原理
- 实践指导：12课时分组完成网络优化项目
- 个性辅导：6次专项答疑确保知识吸收
教学支持体系
采用四维保障机制：主讲师负责知识体系构建，双语助教辅助日常教学，班主任监督学习进度，技术导师指导项目实践。教学团队实时响应学员需求，24小时内完成专业答疑。
能力培养目标
- 掌握网络流量特征提取技术
- 熟练应用监督学习构建安全模型
- 实现基于深度学习的网络性能预测
教学进度管理
课程采用阶段式项目管理模式，每两周设置里程碑节点。学员需完成网络协议分析、异常检测模型构建、性能优化系统设计三大核心项目，最终进行成果答辩。
