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模式识别这门课学什么
模式识别是一门与人工智能密切相关的专业课，系统介绍模式识别的基本理论和方法，包括：模式识别的基本理论、监督模式识别中常用的线性和非线性分类器、非监督模式识别的分类器设计方法以及特征选择和提取的方法、分类器的评价方法等。
模式识别作为一门实践性很强的学科，授课的时候采用算法的理论讲解和实验演示相结合的方法来进行。通过本课程的学习，不仅可以系统掌握模式识别的基本知识、理论和方法，了解模式识别的发展趋势和应用领域，还能够为将来进一步深入学习和研究模式识别和人工智能打下坚实的基础，帮助我们提高解决工程问题的能力。
模式识别课程是智能科学与技术、物联网、信息安全等专业的专业选修课程。课程的设置目的是让学生通过对模式识别这门课程的学习，全面了解模式识别的现状与未来发展方向，熟悉模式识别的一些基本概念和问题，熟练掌握和正确使用模式识别的基本理论与方法，为今后从事模式识别与智能系统的研究与开发奠定基础。
通过各教学环节的实施，本课程应达到下列要求：认识模式识别的目的和意义，了解模式识别的过程；理解统计分类法的基本思想，掌握几何分类法和概率分类法的几种典型算法；理解聚类分析的的基本思想，掌握聚类分析的几种典型算法。
具体包括：（1）掌握模式识别的基本概念、发展和应用，模式识别的研究方法；（2）掌握统计模式识别中Bayes决策理论的基本原理及运用；（3）掌握统计模式识别中线性判别和非线性判别函数的基本理论及运用；（4）熟悉概率总体估计中的参数估计方法和非参数技术估计方法；（5）掌握近邻法则；（6）掌握模式特征的提取和选择方法；（7）了解人工神经网络、模糊集和支持向量机在模式识别中的应用。
模式识别实验课是一门非独立的实验课，是学生对模式识别理论内容进行充分的理解的基础上，根据相应的原理，设计实验内容，完成实验任务，是理论知识实践化的方式，利于学生更好的吸收，领悟模式识别的原理与应用，培养学生动手实践的能力。
模式识别这门课程知识点较多，综合性强，需要学生具备一定的数学基础，掌握线性代数以及概率论与数理统计等课程知识。深度神经网络是模式识别的重要方法，包括卷积神经网络、深度残差网络和深度残差收缩网络等。
以上是模式识别课程的大概情况，如果想进一步了解更多关于模式识别的信息，可以访问院校官网或者联系院校招生办公室进行咨询。
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