《深度学习原理》课程教学大纲.docx

深度学习原理

DeepLearning

课程基本信息

课程编号课程总学时：32学时

实验学时：6学时

课程性质：选修

课程属性:专业类

开设学期：第7学期

适用专业：农业智能装备工程

对先修的要求：线性代数、概率论与数理统计、机器视觉技术

对后续的支撑：毕业设计

一、课程的教学理念、性质、目标和任务

《深度学习原理》课程的教学理念是通过系统性的学习和理解深度学习的原理，培养学生对深度学习算法和模型的深刻理解和应用能力。课程注重理论与实践相结合，通过理论讲解、实例演示和实践项目等方式，帮助学生掌握深度学习的核心概念、算法和技术。本课程属于一门理论性和实践性相结合的课程。它涵盖了深度学习的基本理论、模型设计、优化方法和应用实践等内容。学生将通过理论学习、编程实践和项目实践，深入了解深度学习的原理和技术，并具备应用深度学习解决实际问题的能力。课程的任务包括但不限于：教授深度学习的基本原理和核心概念，包括神经网络结构、反向传播算法、优化方法等。引导学生通过编程实践，掌握深度学习模型的搭建和训练过程，理解网络参数更新和梯度传播的过程。提供案例和实践项目，让学生应用所学知识解决实际的深度学习问题，培养实际应用能力。通过课堂讨论和作业，促进学生对深度学习的思考和批判性思维，培养独立研究和创新能力。

二、课程教学的基本要求

1.理论知识方面：通过本课程的理论学习，学生能够理解深度学习的基本原理和核心概念，掌握深度学习模型的设计原则和技巧，理解深度学习中的常用技术和算法。本课程阐述了深度学习的知识体系，涵盖人工智能的基础知识以及深度学习的基本原理、模型、方法和实践案例，使读者掌握深度学习的相关知识，提高以深度学习方法解决实际问题的能力。

2.实验技能方面：通过本课程的实验训练，学生能够具备一定的编程能力，熟悉至少一种编程语言（如Python）并能够编写和调试深度学习相关的代码。学生需要通过实验实践，掌握深度学习模型的搭建和训练过程。通过设置一些实验实际应用项目，使学生可以利用深度学习解决实际问题，培养实际应用能力。

三、课程的教学设计

1.教学设计说明

本教学设计旨在通过科学合理的教学策略和方法，以及多元评价需求，全面规划教学内容和组织实施。本课程旨在使学生在学习过程中采用理论与实际结合、问题导向学习与合作学习的教学策略。通过理论讲解、实例演示、编程实践与小组讨论案例分析的教学方法在教学过程中用于传递知识和激发学生学习兴趣。

2.课程目标及对毕业要求的支撑

序号

课程目标

毕业要求

1

目标1：使学生了解神经网络的结构和组成要素，掌握反向传播算法、优化方法、激活函数等核心概念的原理和作用，获得深度学习领域的坚实理论基础知识。

2

目标2：掌握深度学习的重要算法，熟悉常见的深度学习工具，初步具备用深度学习方法解决一些简单实际问题的能力。

3

目标3：对深度学习从整体上有一个较清晰全面的认识，能够设计和搭建不同类型的深度学习模型，能够使用深度学习方法解决相关实际问题。

四、理论教学内容及学时分配（26学时）

第一章人工智能基础

学时数：2

教学目标：了解人工智能与深度学习的概念及发展现状，理解人工智能的数学基础。

教学重点和难点：人工智能数学基础（矩阵、向量、特征值、特征向量、奇异值分解、二次型、范数、导数、泰勒公式等）

主要教学内容及要求：

1.1人工智能概述了解

1.2人工智能数学基础理解

1.3深度学习概述了解

1.4深度学习的历史和发展了解

1.5深度学习在人工智能中的地位了解

教学组织与实施：本课程以课堂教学为主。在课堂教学中，通过讲授、演示等教学方法和手段让学生掌握人工智能的基本概念，理解人工智能与深度学习的理论体系、主线，了解相关发展现状。

第二章机器学习基础

学时数：4

教学目标：了解机器学习的基本概念，理解并掌握机器学习的相关基础知识

教学重点和难点：分类与回归

主要教学内容及要求：

2.1机器学习概述了解

2.2分类与回归掌握

2.3模型的评估理解

2.4模型的选择掌握

教学组织与实施：本课程以课堂教学为主。在课堂教学中，通过讲授、演示等教学方法和手段让学生了解机器学习的基本概念，理解并掌握机器学习的分类与回归、模型的评估指标与模型的选择方法。

第三章深度学习主要框架

学时数：4

教学目标：掌