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《深度学习》课程简介

课程英文名

Deeplearning

课程代码

03M0269

学分

2

总学时

32

理论学时

16

实验学时

0

上机学时

16

实践学时/周数

0

先修课程

Python程序设计、机器学习

适用专业

人工智能

内容简介

（中文）

深度学习《深度学习》是一门人工智能专业的专业教育课。课程围绕深度神经网络，讲授深度神经网络的工作原理和应用。课程主要完成的教学内容：神经网络基本原理与优化方法、感知机、逻辑回归、soft-max分类、BP神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等，主要让学生熟悉主流神经网络模型的原理、设计思想，掌握几种主要的神经网络训练和优化算法，了解当今深度学习的前沿进展和成果应用，并具备使用深度学习解决实际应用问题的能力，为更深入地学习打下良好的基础。

内容简介

（英文）

Deeplearningandapplicationisaprofessionaleducationcourseforartificialintelligence.Thecoursefocusesondeepneuralnetworksandteachestheworkingprinciplesandapplicationsofdeepneuralnetworks.Themainteachingcontentcompletedinthecourse:basicprinciplesandoptimizationmethodsofneuralnetworks,perceptrons,logisticregression,soft-maxclassification,BPneuralnetworks,convolutionalneuralnetworks(CNN),recurrentneuralnetworks(RNN),longandshort-termmemorynetworks(LSTM),etc.,mainlytofamiliarizestudentswiththeprinciplesanddesignideasofmainstreamneuralnetworkmodels,masterseveralmajorneuralnetworktrainingandoptimizationalgorithms,understandthecutting-edgeprogressandapplicationoftoday’sdeeplearning,andhavetheabilitytousedeeplearningtosolvepracticalapplicationproblemsTheabilitytolayagoodfoundationformorein-depthstudy.

执笔人

孟紫君

审定人

专业评价小组

制定时间

2025年01月