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0710357-深度学习-3学分

发布时间:2025-03-27浏览次数:

课程基本信息(Course Information


开课学院(School

管理科学与工程学院

课程代码(Course Code

0710357

课程名称
Course Name

深度学习


Deep Learning

学分(Credits

3

学时(Credit Hours

48

学时分配

理论教学 32 学时;实验 16 学时;实践 0 学时;线上 0 学时

授课对象(Audience

大数据管理与应用专业(许国志大数据英才班)、管理科学专业

授课语言(Language)

全汉语

先修课程

Prerequisite

Python大数据分析基础、概率论与数理统计、高等数学、高等代数

授课教师(Instructor

唐昕迪

课程网址

Course Webpage


课程类型(Type

01-理论课

课程归属(Category

专业教育-信息与计算机


课程简介(Description


深度学习无处不在:它应用于智能手机相机、语音助手和自动驾驶汽车,甚至在发现蛋白质结构和围棋比赛中击败人类方面发挥了重要作用。深度学习Deep Learning, DL是人工智能Artificial Intelligence, AI核心内容,是面向大学三年级学生开设的一门专业核心课程,旨在为学生构建深度学习领域的扎实基础。它强调培养学生的深度学习思维和实践能力,使学生能够深入理解深度学习的基本原理、算法和应用。通过学习这门课程,学生将掌握神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等核心技术,并学会运用这些技术解决实际问题。课程的知识领域涵盖了深度学习的各个方面,包括神经网络基础、深度学习框架、优化算法、正则化方法、深度学习应用等。课程的主要内容包括但不限于:神经网络的构建与训练、深度学习模型的优化与评估、深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用等。课程不仅在于传授理论知识,还包含培养学生的创新能力和实践能力。通过这门课程的学习,学生将能够运用深度学习技术解决实际问题,并学习如何使用最受欢迎的深度学习框架PyTorch进行项目实践,为未来的科研和职业发展打下坚实的基础。


Deep learning is everywhere: in smartphone cameras, voice assistants, and self-driving cars. It has even helped discover protein structures and beat humans at the game of Go. Deep Learning (DL) is a core component of Artificial Intelligence (AI), and a professional core course for third-year college students, aiming at building a solid foundation for students in the field of deep learning. It emphasizes the cultivation of students' deep learning thinking and practical ability, so that students can deeply understand the basic principles, algorithms and applications of deep learning. By studying this course, students will master the core technologies such as neural network, convolutional neural network and cyclic neural network, and learn to use these technologies to solve practical problems. The knowledge field of the course covers all aspects of deep learning, including neural network foundation, deep learning framework, optimization algorithm, regularization method, deep learning application and so on. The main contents of the course include but are not limited to: the construction and training of neural networks, the optimization and evaluation of deep learning models, and the application of deep learning in computer vision, natural language processing and other fields. The course is not only to impart theoretical knowledge, but also to cultivate students' innovative ability and practical ability. Through this course, students will be able to apply deep learning techniques to solve real-world problems and learn how to use PyTorch, one of the most popular deep learning frameworks, for practical projects. This will lay a solid foundation for future research and career development.



课程目标(Course Objectives


把马克思主义立场观点方法的教育与科学精神的培养结合起来,提高学生正确认识问题、分析问题和解决问题的能力。培养学生的科学与工程思维——计算思维(包括计算+思维、互联网+思维、大数据思维和人工智能+思维),促进学生从思维层面掌握深度学习的基本原理、算法框架,掌握神经网络的结构和训练过程,掌握优化算法和正则化技术的使用,掌握深度学习模型的设计、训练与调优能力,深入理解理解大数据计算、互联网思维、人工智能对社会发展的影响和促进作用,能够运用所学知识解决实际问题,并通过项目实践提升问题分析与解决能力,培养批判性思维和创新能力,形成扎实的专业素养和严谨的科研态度,理解深度学习技术对社会发展的推动作用。同时,注重培养学生正确的科技伦理观和社会责任感,为社会的可持续发展贡献力量。