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深度学习

少于1000 人选课

更新日期：2026/04/03

开课平台	学银在线
开课高校	嘉应学院
开课教师	黄可坤、杨振平
学科专业	理学数学类

开课时间	2025/08/01 - 2026/07/31
课程周期	52 周
开课状态	开课中
每周学时	-

课程简介

最近几年人工智能的研究和应用都取得了很大的进展，而这很大程度上都归功于深度学习技术。本课程通过理论与实践相结合的方式引领大家进入深度学习技术的大门，首先从深度学习技术的数学基础讲起，然后重点剖析神经网络的运行流程，并以大量的编码实践方式帮助大家扎实地掌握深度神经网络开发所需要的基本理论知识和核心开发技术，为同学们将来继续深入学习人工智能打下坚实的基础。需要使用该课程教学的老师可以联系：黄可坤 kkcocoon@163.com。

课程大纲

绪论

1.1 人工智能的发展历史
1.2 深度学习的基本概念
1.3 PyTorch简介和安装
1.4 PyTorch手写数字识别

深度学习的理论基础

2.1 感知器
2.2 多层感知器
2.3 反向传播算法
2.4 反向传播算法的实现

PyTorch编程基础

3.1 PyTorch张量
3.2 自动微分机制
3.3 PyTorch数据加载与增强
3.4 PyTorch网络构建
3.5 PyTorch网络训练

卷积神经网络

4.1 卷积层和池化层
4.2 归一化层和正则化层
4.3 典型的卷积神经网络
4.4 卷积结果可视化

循环神经网络

5.1 Embedding层
5.2 循环层

生成式网络

6.1 自动编码器
6.2 生成对抗网络
6.3 Transformer模型
6.4 扩散模型

综合案例

7.1 基于三元组损失的人脸识别
7.2 基于Transformer的诗歌生成
7.3 基于CycleGAN的图像生成