《深度学习及应用》-课程教学大纲.docx

《深度学习及应用》课程教学大纲旨在为计算机科学与技术、软件工程、信息管理以及电子商务等专业的学生提供深度学习的基础理论和实践技能。这门课程是必修课，旨在让学生掌握深度学习的核心技术和应用，以应对当前AI领域的快速发展。 课程内容涵盖了深度学习的重要组成部分，包括全连接神经网络、自编码器、多层感知机、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。这些网络类型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。此外，课程还引入了Google的TensorFlow框架，这是一个强大的工具，用于实现和优化深度学习模型。学生将学习如何利用TensorFlow进行数据预处理、网络优化和超参数设置，以及如何进行深度强化学习和网络模型的可视化。 课程教学目标不仅局限于知识的传授，更注重培养学生的思维能力。首先，知识结构层面，学生需要理解深度学习的基本概念，如反向传播、梯度下降等，以及各类神经网络的工作原理和相关算法。其次，思维结构方面，课程将引导学生具备问题解决能力，能够分析和解决实际问题，运用所学知识进行模型设计和调试。再者，实践技能的培养也是关键，学生将通过实验环节熟悉编程环境，提升编程实现深度学习模型的能力。 此外，课程还强调了跨学科知识的融合，要求学生具备高级程序设计语言、汇编语言和Python语言的基础，以便更好地理解和应用深度学习技术。课程的考核方式为课程论文，这意味着学生需要将所学知识应用到实际项目中，完成一个具有深度学习元素的项目报告，从而检验他们解决问题和综合运用知识的能力。 总结起来，《深度学习及应用》课程是为培养学生在人工智能时代的核心竞争力而设计的，通过系统的理论学习和实践操作，使学生具备深度学习的理论基础和实际应用能力，以适应未来技术和产业的需求。学生在完成这门课程后，不仅能够掌握深度学习的关键技术，还能形成一套完整的思考和解决复杂问题的方法论，为他们在相关领域的职业生涯打下坚实基础。