深度学习技术及其应用课程教学大纲
深度学习课程大纲
深度学习课程大纲一、课程简介本课程旨在介绍深度学习的基本概念、理论和应用。
通过学习本课程，学员将能够掌握深度学习的核心原理，并能够运用深度学习算法解决实际问题。
二、课程目标1. 理解深度学习的基本原理和核心概念；2. 掌握深度神经网络的构建和训练方法；3. 熟悉常用的深度学习框架及其使用；4. 能够运用深度学习算法解决计算机视觉、自然语言处理等领域的问题。
三、课程内容第一章：深度学习基础1.1 深度学习简介1.2 人工神经网络的基本概念1.3 深度神经网络的优势与应用领域第二章：深度学习框架与工具2.1 TensorFlow介绍与安装2.2 PyTorch介绍与安装2.3 Keras介绍与安装第三章：前馈神经网络与反向传播算法3.1 前馈神经网络的结构与原理3.2 反向传播算法的推导与实现3.3 参数优化方法及其在深度学习中的应用第四章：卷积神经网络4.1 卷积神经网络的结构与原理4.2 经典卷积神经网络模型介绍（LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 等）4.3 卷积神经网络在计算机视觉领域的应用案例第五章：循环神经网络5.1 循环神经网络的结构与原理5.2 长短时记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）5.3 循环神经网络在自然语言处理领域的应用案例第六章：深度强化学习6.1 强化学习基础概念介绍6.2 深度强化学习的原理与方法6.3 深度强化学习在游戏玩法优化等方面的应用第七章：生成对抗网络7.1 生成对抗网络的基本原理7.2 生成对抗网络中的生成器与判别器7.3 生成对抗网络在图像生成与风格转换等方面的应用四、教学方法1. 理论讲解：通过课堂讲授深度学习的基本原理和算法。
2. 实践操作：通过实际案例和编程实验，帮助学员巩固所学知识。
3. 课程项目：学员将组成小组开展深度学习项目，实践所学知识。
五、考核方式1. 课堂参与：根据学员课堂的提问和讨论参与情况进行评分；2. 作业与实验报告：针对课程设计的作业和实验，学员需要完成相应的报告；3. 项目评估：对学员在课程项目中的表现进行评估。
机器学习与深度学习-课程大纲
机器学习与深度学习
实践课时
32
本课程介绍了神经网络与深度学习的发展历史，详细分析了深层神经网络各种架构的原理和实现，同时提供各种深度学习应用案例，使学生在理论学习的基础上，掌 课程说明
握深度学习的应用基本技能，为人工智能的应用开发打下坚实的基础，使学生能够熟悉人工智能的核心技术，并具备人工智能的应用开发实践能力。
考核要求
课时安排
了解 熟悉 掌握 理论 实践
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2.6 K-means 客户行为分析
1.了解非监督式学习的基本原理。
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第三章 第四章 第五章
深度学习框架 深度学习算法 深度学习应用
2.了解聚类分析 K-means 算法的应用场景。
3.1 TensorFlow 3.2 PyTorch 3.3 PaddlePaddle 4.1 多层感知机 4.2 卷积神经网络 4.3 循环神经网络 4.4 生成对抗神经网络 4.5 自编码器和深度信念网络 4.6 注意力机制 4.7 深度强化学习
5.1 交通标志数据采集标注
1.了解 TensorFlow 深度学习框架的安装过程。 2.熟悉 TensorFlow 深度学习框架的整体架构和基本使用。 1.了解 PyTorch 深度学习框架的框架原理。 2.熟悉 PyTorch 深度学习框架的安装过程和基本使用。 1.了解 PaddlePaddle 深度学习框架的框架原理。 2.熟悉 PaddlePaddle 深度学习框架的安装过程和基本使用。 1.了解神经网络基本原理。 2.熟悉神经网络算法基本结构。 1.了解卷积神经网络的基本原理。 2.熟悉卷积神经网络在图像分类中的应用。 1.了解卷积神经网络的基本原理。 2.熟悉卷积神经网络在图像分类中的应用。 1.了解生成对抗神经网络的基本原理。 2.熟悉生成对抗神经网络的应用构造过程。 1.了解自编码器和深度信念网络的原理和结构。 2.了解自编码器和深度信念网络的典型应用。 1.了解注意力机制的基本原理和结构。 2.了解注意力机制在人工智能中的应用。 1.了解强化学习的概念和原理。 2.了解深度强化学习的基本算法和典型应用。 1.掌握图片数据采集的方法。 2.掌握图片数据标注的方法。 3.完成交通标志数据集的制作。
深度学习教学大纲
深度学习教学大纲深度学习教学大纲深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，已经在各个领域展现出了巨大的应用潜力。
为了培养更多的深度学习人才，许多高校和培训机构开始开设相关的课程。
本文将探讨一个完整的深度学习教学大纲，以帮助学习者系统地掌握这一领域的知识和技能。
第一部分：基础知识在深度学习的教学大纲中，首先需要介绍深度学习的基础知识。
这包括神经网络的基本概念和结构，以及常用的深度学习框架和工具。
学习者需要了解神经网络的基本组成部分，如神经元、层和权重，并且能够使用深度学习框架来构建和训练自己的神经网络模型。
第二部分：深度学习算法在深度学习教学大纲的第二部分，需要详细介绍深度学习的核心算法。
这包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
学习者需要理解这些算法的原理和应用场景，并且能够使用相应的算法解决实际问题。
第三部分：深度学习应用深度学习的应用领域非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
在深度学习教学大纲的第三部分，需要介绍深度学习在不同领域的应用案例，并且引导学习者独立完成相关的实践项目。
通过实际应用的学习，学习者可以更好地理解深度学习的实际价值和应用方法。
第四部分：深度学习理论与研究深度学习作为一个不断发展的领域，其中的理论和研究也非常重要。
在深度学习教学大纲的第四部分，需要介绍深度学习的一些重要理论和研究方向，如梯度下降、优化算法和迁移学习等。
学习者需要了解这些理论的原理和应用，并且能够阅读和理解相关的研究论文。
第五部分：深度学习实践与项目在深度学习教学大纲的最后一部分，需要引导学习者进行深度学习的实践和项目。
学习者可以选择一个感兴趣的领域或问题，设计并实现一个深度学习模型来解决。
通过实践项目，学习者可以将前面学到的知识和技能应用到实际情境中，加深对深度学习的理解和掌握。
总结：深度学习教学大纲应该从基础知识开始，逐步深入，涵盖算法、应用、理论和实践等方面。
《深度学习理论与应用》课程大纲
《深度学习理论与应用》课程教学大纲一、课程基本信息1. 课程编号：2. 课程名称：（中文）深度学习理论与应用（英文）Deep Learning Theory and Applications3. 课程类别：专业课程4. 学分、学时：3学分，48学时（课堂授课学时）；课外实验学时：8学时5. 先修课程：数据结构、程序设计基础（含Python语言）、离散数学6. 适用学科专业：人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、网络工程、信息安全等专业7. 教学手段与方法：采用课堂讲授为主，辅以课堂练习、课堂测验、课后作业、课后实验、课下答疑、自主学习等。
8. 课程大纲撰写人：审核人：9. 课程大纲修订时间：2023年7月二、课程简介《深度学习理论与应用》是一门介绍深度学习基本理论、原理和应用案例的课程，可用于快速入门和进阶深度学习。
该课程旨在帮助学生了解深度学习的基本概念和算法和梯度理论，掌握深度学习框架和深度学习技术的使用方法，并能够应用于解决实际工程问题。
该课程的主要内容包括：深度学习框架PyTorch 的基础知识、感知器、全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自然语言处理技术（如LSTM、Transformer、BERT、GPT等）、深度神经网络可视化方法、多模态学习等。
通过这些内容的学习，学生将了解深度学习在不同领域中的应用，例如计算机视觉、自然语言处理、多模态数据挖掘等。
该课程适合人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、网络工程、信息安全、数据科学等专业领域的本科生和研究生学习。
学生需要具备初步的Python语言基础、线性代数、概率论、编程基础等先修知识。
本课程的教学方式包括课堂讲解、案例分析、编程实践等多种形式，使学生能够更好地理解和掌握深度学习的基本原理和应用方法，并具备从事智能技术应用开发所需要的职业素养和较高的个人素质。
三、课程目标通过本课程的课堂教学、实验教学项目的学习，使学生掌握深度学习的基本理论及基本知识，为在校继续学习专业课，以及毕业后在人工智能领域中继续学习、从事技术工作、科学研究等提供坚实的基础。
深度学习技术及其应用
深度学习技术及其应用随着信息技术的飞速发展，人工智能技术也日益成熟，深度学习作为人工智能技术的重要分支，近年来受到了广泛的关注和应用。
本文将介绍深度学习技术的基本原理以及在各个领域中的应用，希望能够对读者有所启发和帮助。
一、深度学习技术的基本原理深度学习是一种以人工神经网络为基础的机器学习方法，其核心是通过多层次的神经网络模拟人脑的学习过程，从而实现对复杂数据的特征学习和抽象表示。
相比传统的机器学习方法，深度学习具有更高的识别和学习能力，能够处理更加复杂的数据和任务。
在深度学习中，最常用的神经网络结构包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
多层感知机主要用于处理结构化数据，如图像、声音等；卷积神经网络则常用于图像识别和语音识别等任务；而循环神经网络则适用于处理序列数据，如文本和时间序列数据等。
深度学习的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。
在前向传播阶段，网络根据输入数据进行预测和输出，然后根据与真实结果的差异来调整网络参数；而在反向传播阶段，则是根据误差信号来更新网络参数，使得网络的预测结果与真实结果更加接近。
通过不断迭代训练，网络能够逐渐提高预测的准确性和稳定性。
二、深度学习技术的应用领域1. 图像识别和处理深度学习在图像识别和处理领域拥有广泛的应用，如人脸识别、物体识别、图像分割等。
通过卷积神经网络的结构和训练，网络能够从海量的图像数据中学习到对图像特征的抽象表示，从而实现高效的图像识别和处理。
2. 语音识别深度学习在语音识别领域也有着重要的应用，如智能语音助手、语音指令识别等。
通过循环神经网络和长短时记忆网络等结构，网络能够学习语音数据的时间序列特征，实现准确的语音识别和指令理解。
4. 医疗影像识别深度学习在医疗影像识别领域也有着重要的应用，如病理图像分析、医学影像诊断等。
通过卷积神经网络的特征学习和识别能力，网络能够实现高效的医疗影像识别和辅助诊断，帮助医生提高诊断效率和准确性。
深度学习及应用教程课件
本课程将介绍深度学习的基础原理，深度神经网络，应用领域，工具和框架， 实际案例，以及未来发展和挑战。
深度学习简介
定义
深度学习是机器学习的一种， 通过使用神经网络模型对数 据进行训练和预测。
发展历程
深度学习从20世纪80年代开 始发展，在2000年后受到越 来越多的关注。
优势特点
3 Keras
由Python语言开发，封装了TensorFlow和Theano，简单易学。
深度学习的实际案例
1
自然语言处理
2
深度学习在自然语言处理领域已经取得
了很多成功，如机器翻译和语音识别。
3
图像识别
深度学习在图像识别领域取得了很多成 功，如AlphaGo和人脸识别。
自动驾驶
深度学习在自动驾驶领域已经取得了很 多成功，如特斯拉的自动驾驶技术。
深度学习能够自适应，具有 很强的预测和分类能力，已 经在很多领域取得了成功。
深度神经网络
普通神经网络
由神经元和连接构成的多层网络，能够进行分类、 回归、聚类等任务。
卷积神经网络
通过卷积和池化层对图像进行处理，被广泛应用于 图像识别领域。
循环神经网络
能够对序列数据进行处理，被广泛应用于语音和自 然语言处理领域。
未来发展
深度学习的未来发展趋势是不断扩大应用领域、提 高模型可解释性、提高模型的安全性等。
深度学习的应用领域
医疗 金融 自然语言处理 自动驾驶
图像识别、疾病预测 投资决策、风险管理 机器翻译、情感分析 图像识别、路径规划
深度学习工具和框架
1 TensorFlow
由Google开发，功能强大， 易于使用，拥有丰富的文档 和社区。
《深度学习及应用》-课程教学大纲
《深度学习及应用》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：18110263课程名称：深度学习及应用英文名称：Deep learning and application课程类别：必修课程学时：48学时（其中实验24学时）学分：3适用对象: 计算机科学与技术专业、软件工程专业、信息管理专业、电子商务专业考核方式：课程论文先修课程：高级程序设计语言、汇编语言、python语言二、课程简介深度学习是目前人工智能、机器学习领域异常火热的研究方向，受到了学术界和工业界的高度关注，被《麻省理工学院技术评论》（MIT Technology Review）评为2013年十大突破性技术之首。
深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等诸多领域取得了突破性进展，对学术界和工业界产生了深远的影响。
本课程采用google 开源软件TensorFlow作为深度学习技术实现平台，讲解了全连接神经网络、自编码器和多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等的设计与实现，以及网络训练过程中的数据处理、网络优调与超参数设计，并介绍深度强化学习和网络模型的可视化、多GPU并行与分布式处理技术。
通过本课程的学习使学生掌握深度学习技术并应用该技术解决实际问题，了解应用领域的背景知识。
Deep learning is currently an extremely hot research direction in the field of artificial intelligence and machine learning. It has received great attention from academia and industry. It was rated as one of the top ten breakthrough technologies in 2013 by the MIT Technology Review. The first. Deep learning has made breakthroughs in many fields such as speech recognition, image recognition, and natural language processing, and has had a profound impact on academia and industry. This course uses Google's open source software TensorFlow as the deep learning technology implementation platform, and explains the design and implementation of fully connected neural networks, autoencoders and multilayer perceptrons, convolutional neural networks, recurrent neural networks, etc., as well as the network training process Data processing, network optimization and hyperparameter design, and introduction of deep reinforcement learning and network model visualization,multi-GPU parallel and distributed processing technology. Through the study of this course, students will master deep learning technology and apply the technology to solve practical problems, understand the background knowledge of the application field.三、课程性质与教学目的深度学习及应用是计算机及相关专业的必修课之一。
深度学习课程大纲
深度学习课程大纲一、课程背景介绍深度学习作为人工智能领域的热点技术之一，已经在各个领域取得了显著成果。
本课程旨在帮助学员深入了解深度学习的基础理论和实际应用，为他们打下坚实的学习基础。
二、课程目标本课程旨在帮助学员达到以下目标：1. 理解深度学习的基本概念和原理；2. 掌握常用的深度学习算法和模型；3. 学会使用深度学习工具和平台进行实践；4. 能够应用深度学习解决现实世界中的问题。
三、课程大纲1. 深度学习简介- 1.1 人工智能历史回顾- 1.2 机器学习与深度学习的关系- 1.3 深度学习的基本概念和发展历程2. 神经网络基础- 2.1 神经元模型- 2.2 前馈神经网络- 2.3 反向传播算法- 2.4 激活函数- 2.5 损失函数3. 深度学习常用模型- 3.1 卷积神经网络（CNN）- 3.2 递归神经网络（RNN）- 3.3 长短期记忆网络（LSTM） - 3.4 生成对抗网络（GAN）- 3.5 强化学习模型（RL）4. 深度学习工具与平台- 4.1 TensorFlow- 4.2 PyTorch- 4.3 Keras- 4.4 Caffe- 4.5 MXNet5. 深度学习应用案例- 5.1 图像识别- 5.2 自然语言处理- 5.3 语音识别- 5.4 推荐系统- 5.5 强化学习在游戏中的应用6. 深度学习实践项目学员将根据所学知识，选择一个具体领域的问题，完成一个深度学习实践项目。
项目内容包括数据预处理、模型设计与训练、模型评估和结果展示等环节。
四、教学方法1. 理论讲解：通过课堂授课的方式，介绍深度学习的基本理论和算法。
2. 实践操作：通过案例演示和实践项目，帮助学员运用所学知识解决实际问题。
3. 互动讨论：鼓励学员积极参与课堂讨论，促进交流和思维碰撞。
五、考核方式1. 平时表现：包括课堂出勤、参与讨论等。
2. 作业和实验报告：根据布置的作业和实验要求，完成相应的任务并撰写报告。
深度学习课程教学大纲全文优选
最新精选全文完整版（可编辑修改）《深度学习》教学大纲一、课程地位与课程目标（一）课程地位《深度学习》是信息与计算科学、数学与应用数学专业的数据科学与技术方向的专业选修课程，主要讲述经典的神经网络和目前流行的卷积神经网络的相关理论、算法及应用。
通过本课程的学习，使学生系统地掌握深度学习的基本内容与方法，了解神经网络和深度学习的主要应用领域，提高学生的分析问题、解决问题的能力，并用计算机语言编程实现，加强数学与信息科学的交叉，拓展自己的知识结构。
（二）课程目标1. 掌握深度学习的基本内容与方法，了解神经网络和深度学习的主要应用领域。
2. 加强数学理论与信息科学的交叉。
3. 加强深度学习的实践与锻炼，具备计算机编程实现能力。
4. 拓展知识结构，提升解决问题的能力。
二、课程目标达成的途径与方法以课堂教学为主，上机实践为辅，结合学生自学、课堂讨论、课外作业、上机设计实验等三、课程目标与相关毕业要求的对应关系四、课程主要内容与基本要求第一章绪论【教学内容】学习神经网络的目的；神经网络发展历史；神经网络应用。
【基本要求】了解神经网络产生的背景及发展的历史；了解神经网络在各学科中的应用;了解学习本课程的目的和任务。
第二章人工神经网络建模基础【教学内容】神经元数学模型；神经网络模型与结构。
【基本要求】熟悉神经元数学模型；熟悉神经网络的模型和网络结构。
第三章感知器神经网络【教学内容】单层感知器模型、多层感知器、自适应线性单元、误差反向传播算法。
【基本要求】熟练掌握单层感知器模型、自适应线性单元、误差反向传播算法;了解多层感知器。
第四章自组织竞争神经网络【教学内容】竞争学习概念与原理、自组织特征映射神经网络【基本要求】熟练掌握竞争学习概念与原理，掌握自组织特征映射神经网络，熟悉自组织特征映射神经网络的应用。
第五章径向基函数神经网络【教学内容】径向基函数网络、正则化理论和正则化RBF网络及其应用。
【基本要求】熟练掌握径向基函数网络、正则化RBF网络，熟悉RBF的应用。
《深度学习技术应用》课程标准
《深度学习技术应用》课程标准课程代码：课程类别：专业核心课课程属性：必修课学分/学时： 4学分/64学时开课单位：适用专业：人工智能技术应用制订人：审订人：一、课程概述(一)课程性质本课程是高等职业学校人工智能专业的专业基础课之一，是该专业的一门基础课程。
(二)课程任务本课程主要针对人工智能算法工程师、人工智能实施维护工程师、人工智能系统运维工程师、人工智能技术支持工程师、人工智能训练师、人工智能测试工程师等岗位开设，主要任务是培养学生在人工智能深度学习神经网络模型搭建、模型训练、模型评估、模型部署、模型测试等工作任务的能力。
(三)课程设计思路本课程以高等职业院校“人工智能技术应用”专业的学生就业为导向，将教学内容与工作岗位对专业人才的知识要求与技能要求结合起来，将项目实践提升到一个较重要的位置，按照“理论—项目构建—项目实施”的组织结构进行课程设计。
本课程共分6个项目，基于Tensorflow的服装图像分类、基于Tensorflow的文本分类、使用迁移学习的方法实现新冠肺炎X光检测、基于Flask的模型应用与部署—猫狗识别、基于神经网络的语言处理—古诗词生成、使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移，通过6个项目系统介绍了深度学习技术应用的实践开发技术。
课程在介绍深度学习神经网络后，重点阐述人工智能深度学习模型训练的项目开发，突出了人工智能深度学习模型训练在实际项目中的应用。
在内容的编排上淡化了学科性，避免介绍过多偏深的理论，而注重深度学习模型训练在具体运用中的要点、方法和技术操作，逐层分析和应用深度学习技术进行实际项目的开发。
(四)前后续课程二、课程目标（一）总体目标本课程要求学习了解人工智能深度学习应用技术，培养学生具备高职人工智能技术应用专业所需要的深度学习的基本知识和技能，熟悉并能使用Tensorflow深度学习框架对模型进行训练、调参或者维护，具备对人工智能深度学习技术领域出现的新技术、新思想进一步学习的能力。
深度学习技术及其应用
深度学习技术及其应用
深度学习是一种机器学习技术，通过模拟人脑神经网络的方式，进行大规模的无监督
学习和特征提取，从而实现复杂任务的自动化处理和解决。
深度学习的核心思想是构建多层神经网络，每层神经元都以之前层的输出作为输入，
通过训练数据自动学习特征表达和模式识别。
深度学习使用了大量的参数和计算资源，可
以处理非常复杂的任务，如图像和语音识别、自然语言处理、物体检测和分割等。
深度学习技术在许多领域都有广泛的应用。
在计算机视觉领域，深度学习可以实现图
像分类、目标检测和图像生成等任务。
有了深度学习技术的支持，人脸识别和物体检测的
准确率大幅提高。
在自然语言处理领域，深度学习可以实现语音识别、机器翻译和文本生
成等任务。
通过深度学习，机器可以自动识别和理解人类语言，大大提高了自然交互的能力。
在医疗领域，深度学习可以辅助医生进行疾病诊断和治疗。
通过对海量的医学图像和
数据进行学习，深度学习可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高治疗效果。
在金融领域，
深度学习可以用于股票预测和信用评级等任务。
通过对历史数据和市场情报进行学习，深
度学习可以帮助投资者更准确地预测股票走势和评估风险。
深度学习技术以其卓越的性能在各个领域得到了广泛的应用。
它不仅可以提高任务的
准确率和效率，还可以实现许多以前无法实现的智能功能。
随着深度学习技术的不断发展，相信它将为人类的生活和工作带来更多的便利和创新。
深度学习基础教学大纲
深度学习基础教学大纲深度学习基础教学大纲深度学习是人工智能时代的关键技术之一。
本课程是一门侧重在深度学习相关理论基础的课程，并对深度学习的典型模型框架的基本原理进行了介绍。
课程概述随着人工智能的再次火热，深度学习成为其中关键技术之一，并为业界关注。
本课程是一门侧重在深度学习相关理论基础的课程，并对深度学习的典型模型框架如循环神经网络、卷积神经网络等的基本原理进行了介绍。
课程同时还包括若干关键内容的相关代码及运行效果演示，从而便于同学们获得理性和感性的认识。
课程大纲第一讲深度学习概述1.2 数据集及其拆分1.3 分类及其性能度量1.4 回归问题及其性能评价1.5 一致性的评价方法1.6 程序讲解：使用Sklearn进行精确率-召回率曲线的绘制第一讲讲义（附）使用Sklearn进行精确率-召回率曲线的绘制程序第一讲测验1.1 深度学习的引出第二讲特征工程概述2.1 特征工程2.2 向量空间模型及文本相似度计算2.3 特征处理(特征缩放、选择及降维)2.4 程序讲解：使用sklearn对文档进行向量化的程序示例2.5 程序讲解：使用sklearn进行量纲缩放的程序示例第二讲讲义（附）使用sklearn对文档进行向量化的程序（附）使用sklearn进行量纲缩放的程序第二讲测验第三讲回归问题及正则化3.1 线性回归模型及其求解方法3.2 多元回归与多项式回归3.3 损失函数的正则化3.4 逻辑回归3.5 程序讲解：使用sklearn进行线性回归和二次回归的比较的程序示例第三讲讲义（附）使用sklearn进行线性回归和二次回归的比较程序第三讲测验第四讲信息熵及梯度计算4.1 信息熵4.2 反向传播中的梯度4.3 感知机4.4 程序讲解：正向传播和反向传播的程序示例4.5 程序讲解：信息熵和互信息的计算程序示例（附）信息熵和互信息的计算程序第四讲讲义第四讲测验第五讲循环神经网络及其变体5.1 循环神经网络5.2 长短时记忆网络5.3 双向循环神经网络和注意力机制5.4 程序讲解：循环神经网络的程序示例第五讲讲义（附）循环神经网络的程序第五讲测验第六讲卷积神经网络6.1 卷积与卷积神经网络6.2 LeNet-5 模型分析6.3 程序讲解：卷积神经网络的程序示例第六讲讲义（附）卷积神经网络的程序第六讲测验第七讲递归神经网络7.1 情感分析及传统求解方法7.2 词向量7.3 递归神经网络及其变体第七讲讲义第七讲测验第八讲生成式神经网络8.1 自动编码器8.2 变分自动编码器8.3 生成对抗网络8.4 程序讲解：自动编码器程序示例第八讲讲义（附）自动编码器程序第八讲测验预备知识1. 线性代数、概率等的知识2. python的基本编程知识参考资料1. 李航.《统计学习方法》.清华大学出版社. 2012年第一版；。
深度学习 教学大纲
深度学习一、课程说明课程编号：092115Z10课程名称（中/英文）：深度学习/Deep Learning课程类别：选修学时/学分：32/2先修课程：机器学习、线性代数、概率论与数理统计、高等数学、计算机程序设计基础适用专业：大数据、计算机科学与技术、智能科学与技术、物联网工程、信息安全教材、教学参考书：[1] 台湾大学Machine Learning and having it deep and structured. 毅.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html[2] 《Deep Learning》. Ian Goodfellow，Yoshua Bengio，and Aaron Courville （著）. MIT, 2017[3] 《机器学习》. 周志华（著）. 清华大学出版社, 2016[4] 《深度学习:原理与应用实践》. 张重生（著）. 电子工业出版社, 2016[5] 《Deep Learning: A Practitioner's Approach》. Adam Gibson and Josh Patterson （著）. O'Reilly Media, 2017[6] 《深度学习儿方法与应用》. 邓力, 俞栋（著），谢磊(译）.机械工业出版社, 2016[7] 《神经网络与深度学习》. 吴岸城（著）. 电子工业出版社,2016二、课程设置的目的意义本课程是为大数据专业设立的拓展知识体系的专业选修课。
深度学习是人工智能特别是机器学习领域近几年兴起的一个研究热点，主要是研究如何利用多层次的深度人工神经网络运用模块化思想自动的学习数据的特征的一种端到端机器学习模式。
课程设置的目的是让学生了解深度学习这一机器学习和大数据分析前沿研究领域，从而一方面训练学生的科研思维能力，另一方面为学生在机器学习、大数据分析等领域的创新实践提供创新思维训练。
三、课程的基本要求知识：掌握单个神经元与逻辑回归的对应关系，以及前向全连通神经网络基本架构；理解深度神经网络的模块化思想；掌握深度学习在训练和测试阶段进行分别优化的技巧（如自适应学习率、正则化、Dropout等）；掌握卷积神经网络基本思想并学会灵活运用；理解和掌握词嵌入、自编码器、迁徙学习等无监督学习的基本原理；掌握结构化学习的基本概念、原理和框架，并结合循环神经网络进一步理解结构化学习的理念；了解和掌握深度强化学习的基本概念和方法。
深度学习技术及其应用课程教学大纲
课堂教学
无
掌握
无
结构化深度学习和序列深度学习
2
课堂教学
无
掌握
无
前沿论文阅读与讨论II
2
课堂讨论
演讲
掌握
演讲
*考核方式
(Grading)
100%为平时成绩（小作业40%，大作业40%，演讲20%，课堂表现5%额外分数）
*教材或参考资料
(Textbooks & Other Materials)
1. Christopher Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer Press.
*课程性质
（Course Type）
选修课
授课对象
（Target Audience）
本科生
*授课语言
(Language of Instruction)
英语
*开课院系
（School）
致远学院
先修课程
（Prerequisite）
线性代数、概率论、微积分、计算机程序设计
授课教师
（Instructor）
俞凯
*课程简介（Description）
This course will give a full picture of recently developed deep learning techniques. Basic concepts, main structures, core algorithms and key applications will be introduced in detail. Content includes: basic concepts and algorithms of machine learning and neural networks, popular network structures and activation functions of deep learning, algorithm details of deep learning and key application cases.The course will help students consolidatetheknowledgeof basic mathematics and fundamentals of machine learning; know the concepts of neural network; understand the main-stream techniques of deep learning including deep neural network (DNN), convolutional neural network (CNN) and recurrent neural network (RNN); learn the applications of deep learning including speech recognition, image recognitionand natural language processing; learn the advances of deep learning including computational network, structured deep learning and sequence-to-sequence learning.
《机器学习和深度学习》教学大纲
《机器学习与深度学习》教学大纲课程编号：课程名称：机器学习与深度学习英文名称：Machine Learning and Deep Learning先修课程：微积分、线性代数、概率论、程序设计基础总学时数：58学时/46学时（不讲第八章强化学习内容）一、教学目的本课程可作为智能科学与技术、计算机科学与技术、软件工程等相关本科专业的必修课，也可作为其它本科专业的选修课，或者其它专业低年级研究生的选修课。
本课程的教学目的是使学生理解机器学习和深度学习的基本问题和基本算法，掌握它们的实践方法，为学生今后从事相关领域的研究工作或项目开发工作奠定坚实的基础。
具体来讲，要使学生初步掌握Python3程序设计语言和主流深度学习框架；掌握机器学习、深度学习和强化学习等基础环境的搭建方法；理解机器学习和深度学习中的距离度量、模型评价、过拟合、最优化等基础知识；理解聚类、回归、分类和标注等任务，理解完成上述任务的决策函数模型、概率模型和神经网络模型的原理并掌握它们的应用方法；初步掌握特征工程、降维与超参数调优等机器学习工程应用方法；理解强化学习的理论框架，理解基本的强化学习算法和深度强化学习算法的原理并初步掌握它们的应用方法；理解对抗攻击的基本思想，理解基本的白盒攻击和黑盒攻击算法并初步掌握它们的应用方法。
二、教学要求总体上，本课程的教学应本着理论与实践相结合的原则，深入浅出，突出重点，在讲授基础理论的同时，特别注重培养学生独立思考和动手能力。
在内容设计上，应以示例入手，逐步推进剖析算法思想。
在实施方法上，应采取启发式教学方法，在简要介绍算法思想和流程的基础上，引导学生自行运行并分析实现代码。
在教学手段上，应结合板书、多媒体、网络资源等多种传授方法，提高学生兴趣。
在实验教学上，应促进学生对讲授知识的理解，开拓眼界，提升实践能力。
三、教学内容本课程内容共分为八章。
（一）环境安装、Python语言、TensorFlow2和MindSpore深度学习框架（6学时，含1学时实验课）【内容】实验环境安装，Python语言相关概念，Python3语法概要，Python 初步应用示例，TensorFlow2和MindSpore深度学习框架概要。
“深度学习基础”课程教学大纲(质量标准)
课程名称 英文名称 课程编号 课程性质 课程学分 课程学时 开课单位
深度学习基础
Basis of Deep Learning
080620
开课学期
七
专业任选课
课程属性
选修课
3
适用专业
数据科学与大数据技术
总学时：48； 其中理论学时：24 上机学时：24
信息科学与电气工程学院 大数据系
任务三：神经网络（支撑课程目标 1、2、3、4） 知识要点：神经网络的结构；激活函数；3 层神经网络的实现；输出层的设计。 学习目标：理解感知机与神经网络的联系与区别；掌握常见激活函数的定义与实现；掌握
3 层神经网络的原理及实现过程；掌握输出层的设计方法及实现过程；掌握神经网络的前向传 播的批处理方式实现。
具有正确的政治思想和正确的政治立场；依据本学习目标和学习成果要求标准编写或选用 教材；选用国家规划教材或经典权威教材。参考教材：
1. 深度学习入门 基于 Python 的理论与实现，斋藤康毅著，陆宇杰译，人民邮电出版社， 9787115485588，2018-07-01。
考核由平时考核和大作业考核两部分构成，平时考核占 40%，包括考勤、课堂表现和平时 评价与 作业，大作业考核占 60%，包括程序设计实现、答辩和报告。 考核标准
课程名称 先修课程 机器学习
对先修课应知应会具体要求 掌握机器学习的基本原理和方法。
后续课程
课程目标
毕业要求 3 8 9 11
课程目标 1. 熟悉深度学习在大数据中的应用领域。
0.1 0.1 0.1 0.1
及与毕业 2. 掌握深度学习的基本概念和基本原理。
0.4 0.1 0.3 0.4
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（Course Type）
选修课
授课对象
（Target Audience）
本科生
*授课语言
(Language of Instruction)
英语
*开课院系
（School）
致远学院
先修课程
（Prerequisite）
线性代数、概率论、微积分、计算机程序设计
授课教师
（Instructor）
俞凯
课程教学大纲（course syllabus）
*学习目标(Learning Outcomes)
1．巩固基础数学及机器学习的基本概念和算法。
2．掌握神经网络基本概念。
3．掌握深度学习中的主要网络结构的基本概念和相关算法。
4．了解具体应用领域的背景知识、应用相关的深度学习技术。
5.掌握通用深度学习网络的参数训练、深度学习的结构变种、序列级深度学习的训练和使用。
*教学内容、进度安排及要求
(Class Schedule
&Requirements)
教学内容
学时
教学方式
作业及要求
基本要求
考查方式
基本数学知识复习
2
课堂教学
无
掌握
无
机器学习基础
2
课堂教学
无
掌握
无
神经网络概念
2
课堂教学
无
掌握
无
神经网络训练及分析
2
课堂教学
无
掌握
无
深度神经网络初始化
2
课堂教学
无
掌握
无
深度神经网络训练
深度学习技术及其应用课程教学大纲
Course Outline
课程基本信息（Course Information）
课程代码
（Course Code）
MS318
*学时
（Credit Hours）
32
*学分
（Credits）
2
*课程名称
（Course Title）
（中文）深度学习技术及其应用
（英文）Deep Learning and Its Applications
*课程简介（Description）
This course will give a full picture of recently developed deep learning techniques. Basic concepts, main structures, core algorithms and key applications will be introduced in detail. Content includes: basic concepts and algorithms of machine learning and neural networks, popular network structures and activation functions of deep learning, algorithm details of deep learning and key application cases.The course will help students consolidatetheknowledgeof basic mathematics and fundamentals of machine learning; know the concepts of neural network; understand the main-stream techniques of deep learning including deep neural network (DNN), convolutional neural network (CNN) and recurrent neural network (RNN); learn the applications of deep learning including speech recognition, image recognitionand natural language processing; learn the advances of deep learning including computational network, structured deep learning and sequence-to-sequence learning.
2
课堂教学
小作业
掌握
作业
MXNet应用讲座
2
讲座
无
掌握
作业
前沿论文阅读与讨论I
2
课堂讨论
演讲
掌握
演讲
深度神经网络语音识别应用
2
课堂教学
无
掌握
无
卷积神经网络
2
课堂教学
小作业
掌握
作业
卷积神经网络图像识别应用
2
课堂教学
无
掌握
作业循环神经网络2Fra bibliotek课堂教学
无
掌握
无
长短时记忆网络
2
课堂教学
小作业
掌握
作业
循环神经网络自然语言处理应用
课程网址
(Course Webpage)
https:///~kyu/node/10
*课程简介（Description）
本课程将全面的介绍近年发展起来的基于神经网络的深度学习技术的基本概念，主要结构，核心方法和关键应用。主要内容包括：机器学习和神经网络的基本概念和算法，深度学习的主流结构及多种不同的激活函数，深度学习的实用算法细节，深度学习的应用例子。通过课程的学习，使同学们巩固基础数学及机器学习的基本概念和算法；掌握神经网络基本概念；掌握深度学习中的主要网络结构的基本概念和相关算法；了解具体应用领域的背景知识、应用相关的深度学习技术；掌握通用深度学习网络的参数训练、深度学习的结构变种、序列级深度学习的训练和使用。
2
课堂教学
无
掌握
无
结构化深度学习和序列深度学习
2
课堂教学
无
掌握
无
前沿论文阅读与讨论II
2
课堂讨论
演讲
掌握
演讲
*考核方式
(Grading)
100%为平时成绩（小作业40%，大作业40%，演讲20%，课堂表现5%额外分数）
*教材或参考资料
(Textbooks & Other Materials)
1. Christopher Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer Press.
2. Dong Yu and Li Deng. Automatic Speech Recognition - A Deep Learning Approach. Springer Press.
3. Li Deng and Dong Yu. Deep Learning Methods and Applications. Now Publisher. /pubs/219984/BOOK2014.pdf