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《深度学习》教学大纲

课程名称：深度学习课程类别（必修/选修）：必修

课程英文名称：DeepLearning

总学时/周学时/学分：32/2/2其中实验/实践学时：16

先修课程：具备Python程序语言、数据结构、基础的数学和统计学知识。

后续课程支撑：毕业设计

授课时间：1-16周星期一(7-8节)授课地点：机房503

授课对象：22电商1-2班

开课学院：粤台产业科技学院

任课教师姓名/职称：杨荣贵/副教授

答疑时间、地点与方式：课堂或课后，教室或通讯软件，当面或线上答疑

课程考核方式：开卷（）闭卷（）课程论文（）其它（✓）作业、期末报告

使用教材：《深度强化学习原理与实践》，陈喆，清华大学出版社，出版日期：2024-05-01，教材ISBN：9787302660705

教学参考资料：《PyTorch生成对抗网络编程》，韩江雷，人民邮电出版社，出版日期：2020.12，ISBN：9787115546388

课程简介：

深度学习极大地推动了AI的发展，使机器能够自动学习数据中的复杂模式，并在多个领域（如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等）取得了突

破性进展。课程内容将通过讲座、实际项目、案例分析和讨论来传授。学生将有机会使用流行的机器学习工具和框架，例如PyTorch和Scikit-learn，以实

际动手经验深化他们的理解。

课程教学目标及对毕业要求指标点的支撑：

课程教学目标支撑毕业要求指标点毕业要求

目标1：1.交叉知识的运用能力1-工程知识：能够运用数学、基础科学、计算机科

掌握深度学习的基本概念和相关技术，了解深度学习在数3.（技术工具的应用能力）学与技术、企业互联网平台系统、电子商务信息管

1

据处理与模式识别中的应用现状、发展前景和研究方向。理与信息系统、电子商务经营管理等相关知识，对

企业互联网与电子商务系统开发运维问题具有解

决能力。

目标2：4-研究：能够熟悉企业互联网与电子商务系统的前

强化在深度学习中的算法设计、分析的能力；同时，培养端设计、后端设计、数据库设计、数据挖掘、大数

2（实验与数据解读能力）

学生阅读外文资料、文献调研方面的能力。据分析、云计算等基本科学研究方法，具有科学研

4（计科与大数据分析专业能力）

究精神，为企业互联网与电子商务系统开发运维复

杂问题提出有效研究手段并将问题有效解决。

目标3：4能够采用科学方法对化学领域工程问题进行研究

6（解决复杂问题的能力）

锻炼学生应用各种手段查阅文献资料、获取信息、拓展知和分析，包括设计实验、处理与解释数据得到合理

7（