教学计划

授课时间 课程内容 在线资源 作业及资料
  • 1
  • 10月9日
    19:30-21:30
  • 《深度学习》课程导学 （0.5课时）
  • 1. 课程基本信息
  • 2. 课程组织形式
  • 3. 课程作业与考核
  • 4. 学习建议
  • 第1讲 人工智能概述 （1.5课时）
  • 1.1 人工智能的基本概念
  • 1.2 人工智能的发展简介
  • 1.3 人工智能发展的理论前沿
  • 1.4 人工智能发展的技术前沿
  • 1.5 人工智能发展的产业前沿
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  • 2
  • 10月23日
    19:30-21:30
  • 第2讲 机器学习和深度学习（2课时）
  • 2.1 机器学习简史
  • 2.2 深度学习概述
  • 2.3 初识神经网络
  • 2.4 常用工具软件和开发环境
  • 3
  • 11月7日
    19:30-21:30
  • 第3讲 前馈神经网络（2课时）
  • 3.1 神经网络的发展历程
  • 3.2 线性回归
  • 3.3 Softmax回归
  • 3.4 多层感知机
  • 4
  • 11月14日
    19:30-21:30
  • 第4讲 卷积神经网络（2课时）
  • 4.1 卷积神经网络概述
  • 4.2 整体框架
  • 4.3 卷积的基本原理
  • 4.4 填充和步幅
  • 4.5 多输入通道和多输出通道
  • 4.6 池化层
  • 4.7 经典卷积神经网络LeNet